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

Революція в редагуванні відео: CyberLink PowerDirector оновлюється за допомогою технології NVIDIA RTX

NVIDIA Studio прискорює створення контенту завдяки новим можливостям графічного процесора RTX та оптимізаціям у творчих програмах, таких як CyberLink PowerDirector і Adobe Substance 3D Modeler. Тепер художники можуть створювати фізично точні 3D репліки і покращувати якість відео та ефективність кодування за допомогою технології NVIDIA.

Розкриття факторизації невід'ємних матриць за допомогою C#

Невід'ємна матрична факторизація (НМФ) знаходить матриці W і H для апроксимації вихідної матриці V. Результати показують, що НМФ є специфічною для конкретних сценаріїв, а не загальною методикою.

Фатальна помилка ШІ: проблема Тома Круза

Лінгвістка Емілі Бендер і комп'ютерний науковець Тімніт Гебру критикують мовні моделі як "стохастичних папуг", яким бракує справжнього розуміння. Авторегресивні моделі, такі як GPT-4, борються з базовим узагальненням, демонструючи "прокляття реверсії" у відповідях на прості запитання.

Підліток-новатор створює роботів-поводирів за допомогою NVIDIA Jetson

Старшокласниця Селін Алара Орнек використовує NVIDIA Jetson for edge AI для створення роботів-поводирів для людей з вадами зору, щоб запобігти булінгу та допомогти моніторингу здоров'я за допомогою сповіщень у реальному часі. Орнек, розробник робототехніки-самоучка зі Стамбула, отримала світове визнання за свої інноваційні проекти і планує розгортати IC4U в розумних містах, використовуючи плат...

Штучний інтелект проти традиції: Майбутнє звукових зіткнень

Підроблений штучний вокал, зокрема Дональда Трампа, руйнує сцену клатчу в Монтего-Бей, викликаючи дебати про майбутнє культури. Використання вокалістів зі штучним інтелектом кидає виклик автентичності та оригінальності в історичній традиції Sumfest Global Sound Clash.

Запобігання колапсу моделі в ШІ за допомогою синтетичних даних

Синтетичні дані викликають занепокоєння щодо колапсу моделей при розробці ШІ, але дослідження можуть не відображати реальні практики та досягнення. Відсутність стандартних методів пом'якшення наслідків і контролю якості в дослідженні обмежує його застосовність до галузевих сценаріїв.

Прискорення навчання ШІ за допомогою мереж RoCE

Мережі ШІ мають вирішальне значення для широкомасштабного розподіленого навчання в Meta, використовуючи RDMA через Ethernet для високопродуктивного зв'язку. Спеціалізовані мережі центрів обробки даних вміщують тисячі графічних процесорів для різних робочих навантажень ШІ, забезпечуючи надійний транспорт з низькою затримкою.

Підвищення продуктивності LLM за допомогою спекулятивного декодування та AWS Inferentia2

Великі мовні моделі (ВММ) збільшуються в розмірах для отримання кращих результатів, але при цьому зростають обчислювальні вимоги. Спекулятивна вибірка підвищує ефективність завдяки паралельній перевірці декількох токенів, що покращує використання апаратних ресурсів.

Маск проти OpenAI: шекспірівський обман

Ілон Маск подав до суду на генерального директора OpenAI Сема Альтмана, звинувативши його в маніпуляціях зі співзасновництвом компанії. Судова битва розгорілася з новим позовом до суду Північної Каліфорнії.

Виявлення спаму за допомогою класифікації Winnow на C#

Бінарна класифікація Winnow призначена для бінарних предикторних змінних і міток. Приклад з використанням модифікованого набору даних UCI про спам в електронній пошті демонструє унікальний алгоритм Winnow в дії.

Оптимізуйте управління аудіопрограмами за допомогою Amazon Bedrock

Інформаційно-пошукові системи розвиваються завдяки рішенням зі штучним інтелектом, таким як Amazon Transcribe та Amazon Bedrock, для ефективного пошуку аудіофайлів у великих масштабах. Ці сервіси спрощують процес транскрибування аудіо, каталогізації контенту та створення вбудовувань для зручного пошуку.

Оптимізуйте свою інфраструктуру за допомогою баз знань RAG

RAG поєднує в собі моделі пошуку та фундаментальні моделі для потужних систем відповідей на запитання. Автоматизуйте розгортання RAG за допомогою Amazon Bedrock та AWS CloudFormation для безперешкодного налаштування.

Відтворення NanoGPT за допомогою JAX: покрокове керівництво

Короткий зміст: Дізнайтеся, як побудувати 124M GPT2 модель за допомогою Jax для ефективного навчання, порівняти її з Pytorch та дослідити ключові можливості Jax, такі як JIT-компіляція та Autograd. Відтворіть NanoGPT за допомогою Jax та порівняйте кількість токенів/сек навчання на декількох графічних процесорах між Pytorch та Jax.