Критична уразливість в програмному забезпеченні MOVEit від Progress Software активно експлуатується, що ставить під загрозу безпеку в Інтернеті. Попередні атаки скомпрометували великі організації, в тому числі Shell та British Airways, а також зачепили мільйони людей.
Дослідники з Університету Редінга використовували згенеровані штучним інтелектом відповіді на іспитах, щоб перехитрити професорів і отримати вищі оцінки, ніж реальні студенти. Проект викликав занепокоєння щодо чесності курсових робіт та онлайн-оцінювання.
Віце-президент з науки про дані ділиться порадами щодо оцінки постачальників даних для вдосконалення моделей. Ключовий момент: переведіть покращення моделі в долари для чіткого прийняття рішень.
SyncTwin GmbH використовує NVIDIA Omniverse та cuOpt для створення цифрових двійників для заводів, оптимізації виробництва та покращення співпраці. Фреймворк OpenUSD забезпечує безперешкодну інтеграцію різноманітних виробничих даних, революціонізуючи планування та роботу заводу.
Ansys використовує технології NVIDIA для вирішення складних завдань у проектуванні 3D-ІС на конференції з автоматизації проектування. Використовуючи NVIDIA Omniverse і Modulus, інженери Ansys можуть оптимізувати продуктивність і надійність чіпів за допомогою сурогатних моделей на основі ШІ для швидшого моделювання.
Центр довгострокової стійкості закликає уряд Великобританії відстежувати інциденти, пов'язані зі штучним інтелектом, щоб запобігти ризикам. У звіті пропонується створити систему реєстрації зловживань і несправностей ШІ для кращої обізнаності.
Зменшення розмірності за допомогою PCA та нейронного автокодера в C#. Автокодер зменшує розмірність змішаних даних, PCA - лише числових. Автокодер корисний для візуалізації даних, ML, очищення даних, виявлення аномалій.
Великі мовні моделі (ВММ) уможливлюють спілкування, подібне до людського, але можуть також поширювати дезінформацію та шкідливий контент. Захисні екрани мають вирішальне значення для зменшення ризиків у застосуванні LLM, забезпечуючи безпечні та бажані результати.
Дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Крузі, Каліфорнійського університету в Девісі, LuxiTech та Університету Сучжоу розробили мовну модель ШІ без матричного множення, що потенційно зменшує вплив на навколишнє середовище та операційні витрати на системи ШІ. Домінування Nvidia на ринку графічних процесорів для центрів обробки даних, які використовуються в таких системах штучного ін...
Остання модель штучного інтелекту від Anthropic, Claude LLM, перевершує конкурентів у кодуванні та міркуваннях на основі тексту. Покращена версія демонструє покращені здібності до нюансів, гумору та написання природного контенту, а також надає пріоритет безпеці та прозорості завдяки зовнішньому оцінюванню.
ChatGPT забезпечує дослідження автономного водіння у Wayve, використовуючи фреймворк LangProp для оптимізації коду без тонкого налаштування нейронних мереж. LangProp, представлений на семінарі ICLR, демонструє потенціал LLM для покращення водіння за допомогою генерації та вдосконалення коду.
Документальний фільм досліджує АІ-грифботів, які імітують померлих близьких, порушуючи питання про етику цифрової індустрії загробного життя. Емоційна подорож письменника Джошуа Барбо з віртуальною дівчиною Джесікою демонструє надзвичайний потенціал проекту "Грудень".
Навчіться легко інтегрувати pyFlink, Kafka та PostgreSQL за допомогою Docker. Долайте виклики та створюйте конвеєр обробки даних в реальному часі для даних з датчиків IoT.
Класифікація найближчого центроїда виявилася неефективною для складних прогнозів, показавши лише 55% точності на тестових даних. Він найкраще підходить для порівняння з більш потужними методами класифікації, такими як нейронні мережі.
Ефективність продажів часто вимірюється неправильно, що призводить до неточних оцінок. Якість лідів є вирішальним фактором для точної оцінки ефективності роботи торгових агентів.