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

Досягнення в мовних моделях і просторовому мисленні

Здатність до просторового мислення у великих мовних моделях є недостатньою порівняно з людиною, але постачальники ШІ працюють над її вдосконаленням за допомогою спеціалізованого навчання. Тестування показує, що магістри з ШІ не справляються із завданнями на кшталт складання коробки в уяві, що свідчить про сучасний стан речей у сфері просторового мислення.

Anthropic Claude 3.5 Sonnet домінує в тестах S&P AI

Anthropic Claude 3.5 Sonnet очолює рейтинг S&P AI Benchmarks для фінансів, демонструючи його можливості у вирішенні бізнес-задач. Суворі оцінки Kensho усувають обмеження в оцінках LLM, допомагаючи користувачам фінансової індустрії приймати обґрунтовані рішення.

Покращення розуміння музики за допомогою згортки графіків на основі сприйняття

MusGConv представляє блок згортки графів, натхненний сприйняттям, для обробки даних нотної партитури, підвищуючи ефективність і продуктивність в задачах розуміння музики. Традиційні підходи MIR розширюються за допомогою MusGConv, який моделює музичні партитури у вигляді графів для відображення складних, багатовимірних музичних взаємозв'язків.

Освоєння LSTM та xLSTM: Практичний посібник

LSTM, представлені в 1997 році, повертаються разом з xLSTM як потенційні конкуренти LLM у глибокому навчанні. Здатність запам'ятовувати і забувати інформацію через певні проміжки часу відрізняє LSTM від RNN, роблячи їх цінним інструментом у моделюванні мови.

Оптимізуйте штучний інтелект у SageMaker: Підвищуйте продуктивність, знижуйте витрати!

Amazon SageMaker представляє інструментарій оптимізації висновків для швидшої та економічно ефективнішої оптимізації генеративних моделей ШІ. Досягніть до 2 разів більшої продуктивності та скоротіть витрати на 50% за допомогою таких методів, як спекулятивне декодування та квантування.

Масштабування AWS DeepRacer Global League

Eviden, технологічний лідер у галузі цифрової трансформації, використовує AWS DeepRacer для практичного хмаро орієнтованого навчання по всьому світу. Eviden покращує управління подіями за допомогою AWS DeepRacer Event Manager, забезпечуючи безперебійну підтримку глобальних заходів та можливості проведення змагань на основі даних.

Зосередьтеся на основах лікування раку, а не на технологічному хайпі

Експерти попереджають, що Національна служба охорони здоров'я повинна зосередитися на основах лікування раку, а не на розпіарених нових технологіях. Стаття в журналі Lancet Oncology висвітлює ризики для пацієнтів.

Класифікація числових даних за допомогою найближчого центроїда в JavaScript

Найпростіший метод машинного навчання, класифікація за методом найближчого центроїда, прогнозує види пінгвінів на основі фізичних ознак. Незважаючи на обмеження, NCC легко інтерпретується і добре працює з невеликими наборами даних, що демонструється в демонстраційній програмі на JavaScript з використанням набору даних Penguin Dataset.

Розкрийте творчий потенціал: Покращення генерації зображень за допомогою Stable Diffusion XL на Amazon SageMaker

Stable Diffusion XL від Stability AI пропонує глибоке навчання за принципом "текст-зображення" для професійних зображень. Налаштуйте за допомогою спеціальних наборів даних для створення унікальних зображень.

Впорядкування оголошень про оренду нерухомості за допомогою НЛП

Методи НЛП покращують оголошення про оренду житла на Airbnb у Токіо, виділяючи ключові слова та покращуючи досвід користувачів. У другій частині ви дізнаєтеся про моделювання тем і прогнозування текстів для оголошень про оренду нерухомості.

Надання молоді можливості формувати свій світ

Студенти Інноваційної академії Нової Англії створили додаток TreeSavers за допомогою штучного інтелекту, щоб проілюструвати тенденції вирубки лісів у штаті Массачусетс, який був представлений на глобальному святкуванні Дня штучного інтелекту. Ініціатива MIT RAISE дає можливість учням K-12 вирішувати локальні та глобальні проблеми за допомогою штучного інтелекту, пропагуючи етичне та відповідал...

Освоєння багатокласової класифікації за допомогою нейронних мереж на Python

Реалізація нейронних мереж з нуля для прогнозування політичних симпатій з використанням нормалізованих даних та однократного кодування. Складність нейронних мереж досліджено за допомогою вихідного коду Python та NumPy, створення класифікатора із заданими вхідними, прихованими та вихідними вузлами.

ШІ захищає гравців Вімблдону

Всеанглійський клуб тенісу на траві використовує штучний інтелект, щоб захистити гравців Вімблдону від онлайн-насильства, відстежуючи профілі в соціальних мережах на предмет погроз і образливої лексики 35 мовами. Сервіс Threat Matrix автоматично позначає погрози вбивством, расизм і сексизм, забезпечуючи безпеку гравців.

Революційна зміна баз даних за допомогою генеративного ШІ

GenSQL, генеративна система штучного інтелекту для баз даних, спрощує складний статистичний аналіз, прогнозує результати, виявляє аномалії та генерує синтетичні дані без особливих зусиль. Розроблена дослідниками Массачусетського технологічного інституту, GenSQL перевершує інші підходи на основі штучного інтелекту, забезпечуючи швидші та точніші результати з пояснювальними ймовірнісними моделями.