Навчання AdaBoost є детермінованим, на нього не впливає порядок даних. Результати залишаються ідентичними, що є рідкістю для алгоритмів ML.
Рівень моря в США може піднятися на 12 дюймів до 2050 року, що призведе до частіших приливних повеней, а 100-річні повені стануть щорічними подіями. Climate Central використовує ШІ для прогнозування впливу на громади, якщо потепління продовжиться такими темпами, як зараз.
Фреймворк допомагає збалансувати творчий підхід і ризик в архітектурі додатків, оптимізуючи складність, вартість і затримки. Критерії прийняття рішень щодо ризику та креативності керують вибором архітектури додатків GenAI, підкреслюючи важливість знаходження правильного балансу для кожного випадку використання.
Amazon Bedrock Guardrails пропонують індивідуальні засоби захисту для генеративних моделей ШІ, вирішуючи такі проблеми, як токсичний вміст і захист PII. Розробники можуть впроваджувати кілька захисних систем, адаптованих до різних сценаріїв використання, забезпечуючи послідовний контроль безпеки в різних моделях фундаменту.
Навчати моделі комп'ютерного зору за допомогою YOLOv8 від Ultralytics тепер простіше за допомогою Python, CLI або Google Colab. YOLOv8 відомий своєю точністю, швидкістю та гнучкістю, пропонуючи локальні або хмарні варіанти навчання, такі як Google Colab для підвищення обчислювальної потужності.
Наступний саміт ШІ визначить пріоритети впливу на навколишнє середовище та вплив на робочі місця, а також планує скласти рейтинг компаній, що займаються ШІ, на основі кліматичних цілей. Пропозиція включає рейтинг компаній за впливом на навколишнє середовище, розширення доступу до технологій у всьому світі та покращення глобального управління ШІ.
Суперечливий пост генерального директора OpenAI, оновлення Gemini від Google з покращеними моделями, приріст продуктивності на 7% в бенчмарках.
Leo AI від Brave на базі графічних процесорів NVIDIA використовує штучний інтелект для покращення користувацького досвіду у веб-перегляді. Екосистема програмного забезпечення, включаючи llama.cpp і Ollama, оптимізується для апаратного забезпечення RTX, щоб забезпечити швидший і чутливіший досвід роботи зі штучним інтелектом.
Такі технологічні компанії, як Salesforce та Hubspot, просувають ШІ-агентів, але ринок переповнений «ботнетом». Ключове питання полягає в тому, чи дійсно повністю автономні АІ-агенти є найкращим рішенням для користувачів?
Дослідники MIT CSAIL розробили підхід на основі штучного інтелекту з використанням графових нейронних мереж для підвищення точності моделювання за рахунок більш рівномірного розподілу точок даних у просторі. Їхній метод, Монте-Карло з передачею повідомлень, покращує моделювання в таких галузях, як робототехніка та фінанси, що має вирішальне значення для точних обчислень.
Розробка інтелектуальних агентів з використанням Amazon Bedrock Agents передбачає впорядкування завдань і використання Retrieval Augmented Generation для отримання точних відповідей. Збір первинних даних має вирішальне значення для створення надійних агентів, здатних впоратися з різноманітними намірами та сценаріями користувачів.
OpenAI, творець ChatGPT, тепер оцінюється в $157 млрд після залучення $6,6 млрд у раунді фінансування від таких інвесторів, як Nvidia та SoftBank. Повідомляється, що стартап переходить до комерційного бізнесу під керівництвом Thrive Capital та за підтримки MGX.
Amazon та AWS представляють голосових чат-ботів на базі Anthropic Claude на платформі Amazon Bedrock, що підвищують доступність та зручність використання для людей з обмеженими руховими можливостями. Інноваційне рішення дозволяє вести природні розмови та надавати персоналізовану підтримку за допомогою діалогових інтерфейсів, революціонізуючи автоматизовану допомогу в різних галузях.
Дезінформація в Інтернеті викликає дедалі більше занепокоєння, а поява генеративного ШІ, такого як ChatGPT, створює нові ризики для користувачів. Соціальні мережі полегшили зловмисникам завдання обману, підкреслюючи необхідність бути пильними в навігації цифровим ландшафтом.
Групи із захисту приватності та прав людини побоюються, що уряд може використовувати масове алгоритмічне спостереження для боротьби з шахрайством у сфері соціального забезпечення, яке коштує 10 мільярдів фунтів стерлінгів щорічно. Зростає занепокоєння щодо потенційного впровадження автоматизації та штучного інтелекту, що призводить до побоювань значного порушення конфіденційності у Великій Бри...