DER SPIEGEL покращує рекомендації новин, використовуючи великі мовні моделі (LLM) для точного прогнозування. Результати показують, що LLM досягають 56% точності@5, перевершуючи випадкові рекомендації.
Мультимодальні вбудовування об'єднують текстові та графічні дані в єдину модель, уможливлюючи крос-модальні додатки, такі як підписи до зображень і модерація контенту. CLIP вирівнює представлення тексту і зображень для класифікації зображень з нульового кадру, демонструючи переваги спільного простору для вбудовування.
Почніть з проблеми, а не з рішення. Уникайте нав'язування чат-ботів для вирішення проблем, спочатку зосередьтеся на бізнес-процесах.
Мей втрачає роботу через людиноподібних роботів, проходить експериментальну ін'єкцію обличчя, щоб уникнути їх. Сім'я бореться із забрудненим довкіллям, залежністю від девайсів у похмурому світі.
Open Food Facts використовує машинне навчання для покращення своєї бази даних продуктів харчування, зменшуючи кількість нерозпізнаних інгредієнтів та підвищуючи точність даних. Проект демонструє успіх створення власної моделі, яка перевершує існуючі рішення на 11%.
Зберігання деревовидних структур даних у вигляді списків спрощує пошук вузлів. Перетворення повних списків у стислі індексні дерева вимагає використання явних дочірніх індексів.
Найбільші новинні організації Канади подали до суду на OpenAI за використання їхніх статей для навчання ChatGPT без дозволу. Позов вимагає відшкодування збитків і частки прибутку, а також судової заборони на використання статей у майбутньому.
LLMs.txt - це новий веб-стандарт, оптимізований для механізмів міркувань, який швидко поширюється завдяки підтримці Mintlify. Співзасновник Джеремі Говард запропонував LLMs.txt, щоб допомогти системам штучного інтелекту ефективніше розуміти вміст веб-сайтів.
Відомствам Уайтхолу бракує прозорості у використанні ШІ. Це викликає занепокоєння, оскільки штучний інтелект впливає на мільйони життів, прикладами чого є Міністерство праці та соціальної політики (DWP) та Міністерство внутрішніх справ (Home Office).
Собаки воліють какати обличчям з півночі на південь. Дізнайтеся, як виміряти це в домашніх умовах за допомогою програми-компас та байєсівської статистики. Дослідник повторює дослідження з власним собакою, зафіксувавши понад 150 «сеансів вирівнювання».
Агентний ШІ поєднує в собі спеціалізованих агентів для розширення можливостей. Такі великі гравці, як Microsoft і Google, інвестують значні кошти в дослідження агентного ШІ.
Сенат рекомендує окреме законодавство про ШІ та захист творчих працівників. Amazon, Google, Meta критикують за невизначеність щодо використання австралійських даних у навчанні ШІ.
Флагманський продукт Rad AI, Rad AI Impressions, використовує LLM для автоматизації радіологічних звітів, заощаджуючи час і зменшуючи кількість помилок. Їхні ШІ-моделі генерують знімки для мільйонів досліджень щомісяця, приносячи користь тисячам радіологів по всій країні.
Інтеграція Datadog з AWS Neuron оптимізує робочі навантаження ML на екземпляри Trainium та Inferentia, забезпечуючи високу продуктивність та моніторинг у реальному часі. Інтеграція з Neuron SDK забезпечує глибоке спостереження за виконанням моделі, затримками та використанням ресурсів, що сприяє ефективному навчанню та висновкам.
Sophos використовує ШІ та ML для захисту від кіберзагроз, налаштовуючи LLM для кібербезпеки. Amazon Bedrock підвищує продуктивність SOC за допомогою рішення Claude 3 Sonnet від Anthropic, що дозволяє боротися з втомою від постійних сповіщень.