У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.
Проекти збору даних часто не досягають реального впливу через такі макроелементи, як наявність даних, набір навичок, часові рамки, організаційна готовність та політичне середовище. Наявність і доступність відповідних даних має фундаментальне значення, і якщо дані є недосяжними, доцільність проекту слід переглянути.
Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.
MLOps має важливе значення для інтеграції моделей машинного навчання в існуючі системи, а Amazon SageMaker пропонує такі функції, як конвеєри та реєстр моделей, щоб спростити цей процес. У цій статті наведено покрокову інструкцію зі створення власних шаблонів проектів, які інтегруються з GitHub та GitHub Actions, що дозволяє ефективно співпрацювати та розгортати моделі машинного навчання.
У статті досліджуються поширені методи кластеризації даних з акцентом на спектральну кластеризацію. Виявлено, що використання k-середніх для обчислення міток кластерів з власних векторів є найкращим підходом, незважаючи на варіації та складнощі.
LM Studio - це інструмент, який дозволяє локально використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-x, LLaMA-x та Orca-x, пропонуючи чистий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для дослідження моделей та виконання завдань на міркування. Однак його творець і потенційні зв'язки з іншими компаніями залишаються незрозумілими.
Розвиток технологій перетворення тексту в зображення на основі штучного інтелекту призвів до появи великої кількості зображень низької якості, що викликало скептицизм і дезорієнтацію. Однак з'явилося нове явище - перетворення тексту в САПР за допомогою ШІ, в якому лідирують такі великі гравці, як Autodesk, Google, OpenAI та NVIDIA.
Vodafone трансформується в TechCo до 2025 року, плануючи залучити 50% своєї робочої сили до розробки програмного забезпечення та надавати 60% цифрових послуг власними силами. Щоб підтримати цей перехід, Vodafone уклав партнерство з Accenture та AWS для створення хмарної платформи та взяв участь у конкурсі AWS DeepRacer, щоб покращити свої навички машинного навчання.
Метью Шварц (Mathew Schwartz), доцент Технологічного інституту Нью-Джерсі, використовує NVIDIA Omniverse та OpenUSD, щоб допомогти дизайнерам вирішити проблему доступності при проектуванні будівель. Команда Шварца розробила код з відкритим вихідним кодом, який генерує складний графік доступності, забезпечуючи зворотній зв'язок з рухами людини та витратами енергії. За допомогою Omniverse дизайн...
Цього року генеративний ШІ та великі мовні моделі домінували в корпоративних трендах, а такі компанії, як Amdocs, Dropbox та SAP, створювали індивідуальні додатки з використанням RAG та LLM. Попередньо навчені моделі з відкритим вихідним кодом повинні революціонізувати операційні стратегії бізнесу, тоді як готові ШІ та мікросервіси полегшують розробникам створення складних додатків.
Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.
Dropbox зіткнувся з негативною реакцією після того, як увімкнув налаштування за замовчуванням, яке дозволяє передавати дані користувачів до OpenAI для пошуку за допомогою штучного інтелекту, але запевняє, що дані передаються лише при активному використанні та видаляються протягом 30 днів. Генеральний директор Dropbox Дрю Х'юстон вибачається за плутанину і підкреслює, що жодні дані користувачів...
Tesla випустила демонстраційне відео свого гуманоїдного робота Optimus Gen 2, яке демонструє значні апаратні покращення. Скептицизм залишається після нещодавніх суперечок щодо демонстрації ШІ.
Федеральна торгова комісія США застерігає від шахрайства з використанням QR-кодів, які можуть заволодіти смартфонами, зняти шахрайські платежі або отримати особисту інформацію. Шахраї використовують QR-коди на кіосках для паркування, що призводить до появи сайтів-двійників, які переказують кошти на шахрайські рахунки.
Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...