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

Використання можливостей HOG у комп'ютерному зорі

Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG) - це ключовий алгоритм виділення ознак для задач виявлення та розпізнавання об'єктів, що використовує величину та орієнтацію градієнта для створення значущих гістограм. Алгоритм HOG передбачає обчислення градієнтних зображень, створення гістограм градієнтів і нормалізацію для зменшення варіацій освітлення.

Освоєння прогнозування цін на житло за допомогою Python

Лінійна регресія є ключовою моделлю для розуміння більш складних моделей, таких як великі мовні моделі. Дізнайтеся, як крок за кроком реалізувати лінійну регресію на прикладі набору даних Boston Housing у Python.

Революціонізуйте хмарне управління за допомогою Amazon Q Business

Hearst подолав виклики CCoE за допомогою генеративного AI-асистента для управління хмарними технологіями, що самообслуговується. Amazon Q Business масштабував найкращі практики, звільнивши CCoE для виконання важливих завдань.

Юридичні розбірки ШІ: Волосся доктора Стренджа на кону

Відео, створені штучним інтелектом, водночас смішні й тривожні, і потенційно можуть замінити 200 000 робочих місць у сфері розваг. Незважаючи на опозицію, митці з оптимізмом досліджують цифрові дива генеративного ШІ.

Розблокування інсайтів за допомогою Amazon Bedrock: Аналіз аудіо-транскриптів Amazon Transcribe

Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.

ШІ Llama AI революціонізує національну безпеку США

Meta дозволяє агентствам національної безпеки США та оборонним підрядникам використовувати свою модель штучного інтелекту Llama, незважаючи на політичні обмеження. Виняток зроблено для США, Великої Британії, Канади, Австралії та Нової Зеландії.

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.

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.

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.

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.

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.