Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Прискорення регресії з k-NN слабкими учнями

Реалізація регресії AdaBoost з нуля з використанням k-найближчих сусідів замість дерев рішень за алгоритмом AdaBoost. R2 за алгоритмом AdaBoost. Автор заглиблюється в тонкощі зваженої медіани, пропонуючи новий підхід до регресії AdaBoost.

Обмеження генеративного ШІ: продуктивність проти розуміння

Дослідження показало, що популярні моделі генеративного ШІ, такі як GPT-4, можуть надавати точні маршрути руху в Нью-Йорку без справжньої внутрішньої карти. Дослідники розробляють нові метрики, щоб перевірити, чи справді великі мовні моделі розуміють світ.

Rekor і NVIDIA революціонізують безпеку дорожнього руху в Остіні

Остін процвітає завдяки робочим місцям та розвагам, але трафік є великою проблемою. Rekor використовує технологію NVIDIA, щоб допомогти Техасу керувати дорожнім рухом, зменшити кількість аварій та підвищити безпеку.

Чат-бот зі штучним інтелектом від Уряду Великобританії: Змішаний мішок для бізнес-користувачів

Уряд запустив чат-бота GPT-4o для допомоги з правилами на сайті Gov.UK, попереджає про потенційну проблему «галюцинацій». Користувачі можуть очікувати різних результатів, оскільки технологія штучного інтелекту проходить тестування 15 000 компаній перед широким випуском.

Революційні контракти з GraphRAG

Короткий зміст: Представлення нового підходу GraphRAG для ефективного вилучення даних про комерційні контракти та побудови агентів Q&A. Зосередженість на цільовому вилученні інформації та організації графів знань підвищує точність і продуктивність, що робить його придатним для вирішення складних юридичних питань.

Розкриваючи силу динамічного виконання

Динамічне виконання в завданнях ШІ може оптимізувати продуктивність, розрізняючи складні та легкі завдання. Визначаючи та вирішуючи складність точок даних, можна підтримувати точність, заощаджуючи при цьому обчислювальні ресурси.

Оптимізація моделей штучного інтелекту

Моделі ШІ, такі як LLaMA 3.1, вимагають великої пам'яті графічного процесора, що ускладнює доступ до них на споживчих пристроях. Дослідження квантування пропонує рішення для зменшення розміру моделі та уможливлення локального запуску ШІ-моделі.

Ес Девлін отримав престижну премію МакДермотта в Массачусетському технологічному інституті

Ес Девлін отримала нагороду Юджина Макдермотта у розмірі $100 000 від Массачусетського технологічного інституту за інноваційне мистецтво, що досліджує біорізноманіття, поезію штучного інтелекту та багато іншого. Резиденція Девлін включає публічну лекцію та співпрацю з творчою спільнотою Массачусетського технологічного інституту.

Революція в електроніці з нанорозмірними транзисторами

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили 3D-транзистори з використанням ультратонких матеріалів, які перевершують кремнієві показники енергоефективності. Ці нанодротові пристрої забезпечують високу продуктивність при низькій напрузі, що потенційно може стати революцією в електроніці.

AI перекладає голландські книги англійською

VBK, найбільше голландське видавництво, випробує штучний інтелект для перекладу книг англійською мовою, придбане видавництвом Simon & Schuster. Ванесса ван Хофвеген підтверджує, що ШІ допоможе в перекладі комерційної художньої літератури.

Державні службовці вимагають планів модерації соцмереж у день виборів

Державні секретарі демократичних штатів вимагають від компаній соціальних мереж розповісти про плани щодо модерації провокаційного контенту та штучного інтелекту під час виборів. Сім чиновників, зокрема з штатів Мен і Вашингтон, закликають Google, X і Meta вирішити це питання.

Виявлення коріння системного расизму

W. Е. Б. Дюбуа у сфері системних досліджень расизму в Массачусетському технологічному інституті продовжує роботу Центр даних МЦСР, який надає життєво важливі набори даних кримінального правосуддя для аналізу та рішень. Обчислювальні технології розкривають расові упередження в американському суспільстві, даючи надію на більш справедливе майбутнє.

Ризики дифамації: Відповіді штучного інтелекту від Google та Meta

Технологічні платформи, такі як Meta та Google, можуть нести юридичну відповідальність за контент, створений штучним інтелектом. Google Maps впроваджує нові функції з Gemini, що викликає занепокоєння щодо ризиків наклепу через коментарі користувачів, які використовуються у відповідях штучного інтелекту.

Приголомшлива візуалізація наборів даних від Торстена Клеппе

Торстен Клеппе створив приголомшливу візуалізацію набору даних пилку, демонструючи його щільність та розподіл даних. Набір даних містить 3 848 рядків з предикторами, такими як «гребінь» і «тріщина», для прогнозування «щільності».