Soft Actor-Critic (SAC) - це новий алгоритм глибокого RL, який вирішує проблеми стабільності у високорозмірних середовищах. SAC сприяє підвищенню надійності та дослідженню в біоінженерних системах, таких як розробка ліків de novo.
Китайські компанії Moore Threads і Biren Technology отримали доступ до британської компанії Imagination Technologies, яка виробляє чіпи штучного інтелекту, що використовуються в передових системах озброєнь, що викликає занепокоєння з приводу національної безпеки в умовах експортних обмежень США.
Виробники мікросхем досліджують багатошарові конструкції мікросхем для збільшення обчислювальної потужності. Інженери Массачусетського технологічного інституту розробили метод накладання високоякісних напівпровідникових шарів без громіздких кремнієвих підкладок, що потенційно може зробити революцію в апаратному забезпеченні штучного інтелекту.
Короткий опис статті: Дослідження проблеми рюкзака в аналітиці продукту, від маркетингових кампаній до оптимізації торгових площ. Дізнайтеся про її вирішення за допомогою лінійного програмування для прийняття обґрунтованих рішень.
Корпоративні клієнти впроваджують генеративний штучний інтелект, такий як Amazon Q Business, щоб підвищити продуктивність і якість обслуговування клієнтів. Amazon Q Business дозволяє користувачам взаємодіяти з корпоративними джерелами даних за допомогою природної мови, підтримуючи різні варіанти використання, такі як ІТ та HR.
Переможець конкурсу NeurIPS 2024 Challenge, який посів 2-е місце, представив унікальний підхід до ефективного рознавчання LLM без збереження набору даних, використовуючи навчання з підкріпленням та настанови без класифікатора. Конкурс був зосереджений на тому, щоб змусити LLM генерувати персональні дані та захистити їх; рішення включало контрольоване доналаштування, навчання з підкріпленням та...
Уряд Великої Британії пропонує схему відмови для творчих працівників, щоб захистити їхні роботи від Google, OpenAI тощо. Книговидавці та експерти критикують неперевірене звільнення від авторських прав для навчання ШІ.
Вчені Массачусетського технологічного інституту випустили Boltz-1 - модель штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, яка конкурує з AlphaFold3 для прогнозування білкових структур. Boltz-1 має на меті прискорити розробку ліків та сприяти глобальній співпраці в галузі біомолекулярного моделювання.
Технологія зміни тональності зі штучним інтелектом вирівнює комунікацію, викликаючи зворотну реакцію. Простий м'яч з гумок - ідеальний подарунок для чоловіків на Різдво.
Інструмент штучного інтелекту від Amazon для набору персоналу Міністерства оборони Великої Британії створює ризик ідентифікації персоналу. Інші урядові системи штучного інтелекту викликають занепокоєння щодо витоку даних і потенційних наслідків.
Машинне навчання регресії випадкового лісу прогнозує значення за допомогою дерев рішень. Демонстраційний приклад на C# показує точність прогнозування синтетичних даних на рівні 0,9250 для навчання та 0,7250 для тесту.
Цифровий світ пропонує підтримку психічного здоров'я через Reddit, а чат-боти зі штучним інтелектом, такі як GPT-4, надають емпатичні відповіді. Дослідження вивчає справедливість та якість підтримки психічного здоров'я на основі штучного інтелекту, висвітлюючи ризики та виклики.
Старшокурсниця Массачусетського технологічного інституту Лара Озкан стала стипендіатом Маршалла 2025 року, продовжуючи навчання в аспірантурі у Великій Британії в галузі біологічних наук та штучного інтелекту. Озкан відзначила свої досягнення в галузі комп'ютерної біології та етики штучного інтелекту, що сприяють покращенню здоров'я жінок за допомогою інновацій.
Організації використовують бази знань Amazon Bedrock для персоналізації взаємодії з клієнтами, використовуючи Retrieval Augmented Generation (RAG) для спеціалізованих генеративних відповідей штучного інтелекту. Впроваджуючи системи RAG для персоналізованих пропозицій SaaS, постачальники послуг стикаються з проблемами, пов'язаними з багатокористувацьким дизайном, такими як ізоляція та варіативн...
У 2024 році ми побачили прогрес в області ШІ-пілотів і пошукових інструментів, але моделі міркувань відстають через проблеми з точністю моделей. Команди, що працюють з даними, надають перевагу процесам, а не інструментам, оскільки вони прагнуть впровадити нові технології для створення цінності в епоху неструктурованих даних.