Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили більш ефективний алгоритм для навчання систем штучного інтелекту приймати кращі рішення в складних завданнях з мінливими умовами, таких як управління дорожнім рухом. Новий метод покращує продуктивність за рахунок стратегічного вибору завдань, що робить його в 5-50 разів ефективнішим за стандартні підходи, що в кінцевому підсумку ...
Реалізація нерекурсивної регресійної системи дерева рішень на C# без вказівників з використанням TreeNode. Унікальний дизайн для навчання та точності прогнозування.
Консорціум MIT AVT очолює дослідження того, як водії взаємодіють з новими технологіями транспортних засобів, з метою формування майбутнього транспорту на основі даних про поведінку споживачів і продуктивність систем. Нещодавнє дослідження J.D. Power демонструє помірне зростання готовності громадськості до використання безпілотних автомобілів, але довіра до ШІ залишається вирішальним фактором д...
Дебати LLM використовують синтетичні базові дані для навчання більш потужних мовних моделей, що перевершує існуючі методи. Amazon Bedrock полегшує використання різних методів LLM для покращення узгодженості фактів у процесах прийняття рішень.
Нові технології, такі як генеративний ШІ, стикаються з такими ж проблемами, як і попередні. Прогрес досягається маленькими кроками, як сходження на Еверест.
Google DeepMind і Королівське товариство провели в Лондоні форум «ШІ для науки» після того, як прориви в галузі ШІ були відзначені Нобелівською премією. Експерти оптимістично налаштовані щодо досягнень у галузі енергетики та виробництва ліків, але водночас побоюються потенційних зловживань.
3D конфігуратори продуктів революціонізують галузі завдяки інтерактивним візуалізаціям. NVIDIA Omniverse Blueprint дозволяє створювати контент для маркетингу на основі ШІ.
Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.
Розробка CNN для задач перевірки автомобільної електроніки з використанням PyTorch. Вивчення згорткових шарів і того, як ШНМ приймають рішення при візуальному огляді.
Запропонований малоресурсний метод пояснення для LLM з використанням підходу на основі подібності. Модельно-діагностичний, швидкий і прозорий, доступний на Github.
Массачусетський технологічний інститут, Google та Університет Пердью розробляють технологію Tree-D Fusion, яка об'єднує штучний інтелект та моделі росту дерев для створення 3D-моделей міських дерев. Можливості прогнозування можуть зробити революцію в управлінні міськими лісами завдяки проактивному плануванню адаптації до зміни клімату.
Генеративні моделі штучного інтелекту покращують мультимедійний контент за допомогою сегментації аудіо- та відеоматеріалів. Amazon SageMaker Ground Truth покращує навчання, уможливлюючи детальні робочі процеси людських анотацій для точної сегментації.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту від провідних компаній, таких як AI21 Labs і Meta, через єдиний API. Пакетний висновок в Amazon Bedrock дозволяє економічно ефективно обробляти великі обсяги даних з дотриманням етичних норм штучного інтелекту.
Каплиця Петра в Люцерні замінила священика на штучного Ісуса, який розмовляє 100 мовами. Теолог Марко Шмід називає це експериментом, щоб виміряти суспільний інтерес і реакцію.
Налаштуйте модель Meta Llama2-7B на наукові питання за допомогою автопілота Amazon SageMaker для отримання більш точних результатів. Використовуйте AutoMLV2 SDK для автоматизації тонкого налаштування та оцінки моделі в різних галузях, таких як охорона здоров'я та освіта.