Дізнайтеся про 6 креативних способів розбиття чисел на категорії для попередньої обробки даних. Дискретизація перетворює безперервні змінні на категоріальні ознаки для кращої продуктивності моделі.
Дрейф даних і дрейф концепцій є вирішальними факторами, що впливають на продуктивність моделі ML з плином часу. Розуміння та вирішення цих проблем є ключовим для підтримки точності та ефективності моделі. Стратегії перенавчання відіграють життєво важливу роль у зменшенні погіршення продуктивності, спричиненого зміною шаблонів і взаємозв'язків даних.
Пояснення у результатах роботи штучного інтелекту можуть бути непотрібними, але вкрай важливими для точності та дієвих висновків. DocuPanda пропонує рішення, витягуючи ключову інформацію зі складних документів, підвищуючи ефективність і ясність.
Марк Кьюбан, мільярдер і сурогат передвиборчої кампанії Камали Гарріс, розповідає про штучний інтелект, податки та меми. Кьюбан спирається на свій різноманітний досвід і протистоїть мільярдерам, які підтримують Трампа, таким як Ілон Маск.
Інноваційне рішення від Qualcomm та Amazon SageMaker дозволяє наскрізну кастомізацію та розгортання моделей на периферії. Розробники можуть використовувати BYOM та BYOD для оптимізації рішень машинного навчання, орієнтованих на розгортання на пристроях.
Нелегальні зображення сексуального насильства над дітьми, створені за допомогою штучного інтелекту, стають все більш витонченими і поширеними у відкритому доступі, досягаючи критичної точки, попереджає Internet Watch Foundation. За останні шість місяців кількість незаконного контенту, створеного штучним інтелектом в Інтернеті, перевищила загальний показник за весь минулий рік.
«Перетворення систем RAG на реконфігуровані рамки, подібні до LEGO, запропоноване Гао та ін. (2024), спрощує розуміння та розробку різноманітних рішень RAG з використанням модульних компонентів». «Структурований підхід розбиває системи RAG на шість ключових компонентів, забезпечуючи гнучкість і ясність у побудові та навігації в процесі RAG».
OpenAI випустила ранню Windows-версію програми ChatGPT для передплатників, позиціонуючи її як бета-тест. Користувачі можуть отримати доступ до різних моделей, генерувати зображення за допомогою DALL-E 3 та аналізувати файли.
Фірми прагнуть отримати права на життєво важливі дані для систем штучного інтелекту; міністри можуть дозволити. Автор попереджає про небезпеки, пов'язані з відмовою від права на конфіденційність даних.
Siemens та NVIDIA лідирують у галузі сталого виробництва завдяки технології цифрових двійників, що зменшує викиди та підвищує енергоефективність. Виклики включають роз'єднаність між відділами та управління даними, але цифрові двійники руйнують бар'єри та стимулюють зусилля зі сталого розвитку.
Великі мовні моделі (ВММ) мають обмеження у відповідях на конкретні запити. Рішення Retrieval Augment Generation (RAG) інтегрують зовнішні документи, щоб спрямовувати LLM для більш точних відповідей, а метод Anthropic демонструє значне покращення продуктивності.
Інститут Алана Тюрінга планує зосередитися на меншій кількості проектів, що може призвести до скорочення 440 співробітників. Британський національний інститут штучного інтелекту та науки про дані зазнає стратегічних змін, про що йдеться у нещодавній записці для його співробітників.
Система Google DeepMind створює групові висловлювання з індивідуальних думок, допомагаючи зменшити розбіжності в культурній війні. Процес посередництва ШІ допомагає людям знайти спільну мову, відображаючи думки більшості та меншості.
Amazon SageMaker Studio пропонує інтегровані IDE, такі як JupyterLab та RStudio, для ефективної роботи з ML. Користувачі можуть створювати приватні простори за допомогою Amazon EFS для безперешкодного обміну даними та централізованого управління, забезпечуючи індивідуальне зберігання та міжінстанційний доступ до файлів.
Бібліотека GraphMuse Python використовує графові нейронні мережі для аналізу музики, з'єднуючи ноти в партитурі для створення безперервного графіка. Побудована на PyTorch та PyTorch Geometric, GraphMuse перетворює музичні партитури на графіки до x300 швидше, ніж попередні методи, революціонізуючи музичний аналіз.