Великі технології стикаються з проблемою досягнення цілей щодо викидів через зростання інфраструктури штучного інтелекту. Викиди парникових газів Google зросли на 48% з 2019 року, що збільшує невизначеність щодо досягнення нульового рівня викидів до 2030 року.
Лейбористська партія звертається за допомогою до інжинірингових фірм та консалтингових компаній для розробки політики, а понад десяток лобістів увійшли до складу тіньових команд кабінету міністрів. Звернення до приватного сектору з проханням надати експертизу у формуванні політики, особливо в таких сферах, як штучний інтелект (ШІ).
PyTorch 2.0 представив torch.compile для швидшого виконання коду. AWS оптимізувала torch.compile для процесорів Graviton3, що призвело до значного покращення продуктивності для NLP, CV та рекомендаційних моделей.
Організації використовують генеративний ШІ для цифрових асистентів, використовуючи Retrieval Augmented Generation (RAG) над корпоративними даними. Безсерверна архітектура з гібридним пошуком підвищує точність і охоплення запитів користувачів, оптимізуючи витрати і безпеку.
Кліматичні цілі Google під загрозою через енергоємні центри обробки даних, які живлять продукти ШІ, викиди зросли на 48% за 5 років. Головні винуватці - центри обробки даних і ланцюжок поставок, викиди яких у 2023 році зростуть на 13% порівняно з попереднім роком.
Х'юман Райтс Вотч виявила 190 фотографій австралійських дітей, яких без їхньої згоди використовували інструменти штучного інтелекту. Фотографії були вилучені з інтернету.
Критична уразливість OpenSSH CVE-2024-6387 дозволяє зловмисникам отримати повний контроль над серверами Linux без автентифікації. Тисячі серверів під загрозою повного захоплення системи, маніпуляцій з даними та встановлення шкідливого програмного забезпечення.
Домінування чипмейкера Nvidia в галузі штучного інтелекту ставиться під сумнів, оскільки ціна акцій компанії впала на $550 млрд від пікової ринкової вартості. Виникають питання щодо стійкості зростання.
Amazon SageMaker спрощує побудову, навчання та розгортання ML-моделей. Скрипт на Python автоматизує ідентифікацію непрацюючих кінцевих точок для оптимізації ресурсів.
Прорив Яна Лекуна 1989 року з використанням згорткових нейронних мереж зберіг дані просторових зображень, зробивши революцію в дослідженнях комп'ютерного зору. CNN використовують фільтри для вилучення карт об'єктів, накладання шарів для створення потужних класифікаторів зображень.
Експерти попереджають про зростання кількості фейків у вирішальний рік виборів, закликаючи до обережності та скептицизму. Дезінформація, спрямована на політичних діячів у соціальних мережах, викликає дедалі більше занепокоєння в усьому світі.
Використання LLMs та GenAI може покращити процеси дедуплікації, підвищуючи точність з 30% до майже 60%. Цей інноваційний метод корисний не лише для даних клієнтів, але й для виявлення дублікатів записів в інших сценаріях.
Сервіс Catch Me Up на Вімблдоні на базі штучного інтелекту спотикається на профілях гравців, що свідчить про ранні недоліки в технічному просуванні клубу. Помилки в статтях, згенерованих штучним інтелектом, ставлять під сумнів майбутнє автоматизованого контенту в спортивній журналістиці.
Тренуйте Segment Anything Model (SAM) від Meta для створення високоточних масок у будь-якій галузі, використовуючи базові моделі з відкритим вихідним кодом і точне налаштування. SAM революціонізує доступність ШІ, дозволяючи дослідникам досягати найсучасніших результатів зі скромними ресурсами.
Актори побоюються, що їх замінять клони зі штучним інтелектом, оскільки розвиток технологій загрожує їхнім ролям у рекламі, аудіокнигах та відеоіграх. Навіть такі відомі актори, як Скарлетт Йоханссон, борються за захист своїх голосів від використання у продуктах зі штучним інтелектом.