У статті представлено класифікацію найближчих центроїдів для числових даних у журналі Microsoft Visual Studio Magazine. Класифікація найближчих центроїдів проста, інтерпретована, але менш потужна, ніж інші методи, що дозволяє досягти високої точності у прогнозуванні видів пінгвінів.
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.
Білл Гейтс вважає, що штучний інтелект підвищить ефективність технологій та електромереж, перевищивши споживання енергії центрами обробки даних. ШІ допоможе досягненню кліматичних цілей, а не перешкоджатиме їм, зменшуючи споживання енергії.
Телеканал NBC планує використовувати згенерований штучним інтелектом клон голосу Ела Майклза для щоденних олімпійських репортажів, що викликає занепокоєння щодо майбутніх спортивних коментаторів. Майклз, відомий своїми культовими коментарями з 1971 року, буде вести репортажі з Літніх Олімпійських ігор 2024 року на каналі Peacock, незважаючи на те, що у 2023 році його виключили з трансляцій NFL.
Amazon Bedrock спрощує вибір генеративної моделі ШІ, пропонуючи низку високопродуктивних FM від провідних AI-компаній через єдиний API. RAG покращує генерацію контенту шляхом включення пошуку, підвищуючи точність та інформативність за допомогою таких ключових компонентів, як фундаментальні моделі, векторні сховища, пошуковики та вбудовувачі.
Технології AI/ML можуть автоматизувати процеси розрахунків за деривативами, підвищуючи ефективність та зменшуючи кількість помилок в операціях на ринку капіталу. Сервіси AWS AI, включаючи технології Amazon Textract і Serverless, пропонують масштабоване рішення для інтелектуальної обробки документів у пост-торговельному життєвому циклі.
OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.
За допомогою предиктивного скорингу лідів компанії можуть прискорити зростання доходів на понад 300% порівняно з традиційними методами. Визначення пріоритетів завдяки машинному навчанню є ключовим для ефективного управління лідами та підвищення коефіцієнта конверсії.
Оптимальний розподіл навантаження в мікросервісних додатках має вирішальне значення для обробки тисяч запитів на секунду. Балансувальники навантаження та перевірки працездатності відіграють ключову роль у розподілі запитів та підтримці ефективності системи.
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.
Toys "R" Us у партнерстві з Native Foreign створили бренд-фільм за допомогою інструменту перетворення тексту на відео Sora від OpenAI, в якому розповідається історія засновника компанії. Sora генерує відеокліпи з реалістичними сценами та персонажами на основі текстових інструкцій, розширюючи межі використання технологій у комерційному виробництві.
Дослідники з Токійського та Гарвардського університетів створюють реалістичну роботизовану шкіру з людськими клітинами, здатну передавати емоції. Дослідження вивчає переваги використання живої тканини для покриття роботів, підкреслюючи потенціал до самовідновлення.
LightGBM, потужна деревоподібна система, пропонує бінарну та багатокласову класифікацію, регресію та ранжування. Зручний API Python дозволяє легко встановлювати та використовувати LightGBM для оцінки моделей, незважаючи на складність керування численними параметрами.
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.
Асистенти, що використовують генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM), трансформують інвестиційні дослідження на ринках капіталу, автоматизуючи завдання та підвищуючи продуктивність фінансових аналітиків. Ці асистенти можуть збирати та аналізувати багатогранні фінансові дані з різних джерел, дозволяючи аналітикам працювати швидше і точніше при прийнятті інвестиційних рішень.