Реалізація логістичної регресії за допомогою JavaScript для прогнозування статі на основі віку, штату, доходу та політичних уподобань. Навчання з пакетним градієнтним спуском дає модель з точністю 75% на тестових даних.
Дослідження Томаса Костелло (Thomas Costello) показало, що штучний інтелект може відвернути людей від конспірологічних переконань. Штучний інтелект здатен змінювати переконання, а не лише поширювати дезінформацію.
Розв'язання гри LinkedIn Queens з використанням зворотного відстеження та лінійних рівнянь для швидкого розв'язання менш ніж за 0,1 секунди. Лінійні рівняння є швидшою альтернативою зворотному відстеженню для розв'язання обмежень гри.
Регресор найближчого сусіда спрощує прогнозування неперервних значень за допомогою KD-дерев та кульових дерев. Візуальний посібник з прикладами коду для початківців, що фокусується на побудові та обчисленнях.
FormulaFeatures - це інструмент для створення інтерпретованих моделей шляхом автоматичної розробки стислих, високопрогнозованих функцій. Він спрямований на підвищення точності та інтерпретованості моделей, таких як дерева рішень, покращуючи наочність прогнозів.
Десятки неонацистів переходять з Telegram на SimpleX Chat за підтримки засновника Twitter Джека Дорсі. Екстремістські групи побоюються політики конфіденційності Telegram і шукають анонімності в цьому секретному додатку.
Нові агенти ШІ досягають успіху у вирішенні проблем за допомогою міркувань та прийняття рішень на основі інструментів, демонструючи вражаючі здібності, що виходять за рамки розмовних завдань. Вираження міркувань через оцінку і планування, а також використання інструментів є ключовими компонентами у створенні потужних рішень ШІ, причому деякі моделі перевершують людську точність у різних тестах.
Удосконалюйте робочий процес RAG, розбиваючи дані на частини для отримання оптимальних результатів за допомогою моделей GPT-4. Короткі, сфокусовані вхідні дані дають кращі відповіді, балансуючи між продуктивністю та ефективністю.
Комп'ютерний науковець Джуліан Шун розробляє графові алгоритми для ефективного аналізу невидимих зв'язків, революціонізуючи системи онлайн-рекомендацій. Зручні у використанні фреймворки Шуна використовують паралельні обчислення для швидкого аналізу великих мереж, покращуючи роботу пошукових систем та виявлення шахрайства.
Університети впроваджують генеративний ШІ для академічного використання, уникаючи плагіату. Студент використовує ChatGPT, щоб точно передбачити запитання на співбесіді.
Агенти, що імітують людські дії, в парі з моделями Amazon Titan створюють персоналізований, мультимодальний модний досвід. Клієнти можуть спілкуватися природною мовою, отримувати рекомендації щодо вбрання та генерувати візуальне натхнення.
Компанія Meta, власник Facebook, представила модель штучного інтелекту Movie Gen для створення реалістичних відео- та аудіороликів, щоб конкурувати з конкурентами. Зразки показують, як тварини плавають, люди малюють, використовуючи їхні реальні фотографії в кліпах.
Доповнене генерування на основі пошуку (RAG) поєднує в собі пошук інформації та генерування мови для отримання точних відповідей. Методи RAG різноманітні, пристосовані до конкретних викликів та випадків використання, розвиваючись за межами універсального підходу.
Поліція Каліфорнії використовує інструменти штучного інтелекту для допомоги у складанні звітів. Експерти стурбовані потенційними наслідками.
Навчання AdaBoost є детермінованим, на нього не впливає порядок даних. Результати залишаються ідентичними, що є рідкістю для алгоритмів ML.