Фахівці з корпоративних даних часто задаються питанням «хто що робить» у програмах якості даних, підкреслюючи важливість виявлення, сортування, роздільної здатності та вимірювання в процесі, схожому на естафету. Об'єднання зусиль навколо цінних продуктів даних, таких як основні та похідні дані, є ключовим для сучасних команд з обробки даних у великих організаціях для забезпечення успіху в галу...
Genomics England співпрацює з AWS для мультимодального машинного навчання з метою підвищення точності підтипів раку та прогнозування виживання. Нові фреймворки, такі як HEEC та HIPT, покращують аналіз геномних та візуалізаційних даних для дослідження раку.
LlamaIndex представляє Workflows для надійних, гнучких рішень зі штучного інтелекту. Оптимізуйте дослідницький процес за допомогою LlamaIndex Workflows для створення ефективних презентацій у PowerPoint із статей ArXiv.
ШІ допомагає пацієнтам із СДУГ розставляти пріоритети в завданнях без суджень. Такі ШІ-додатки, як «slop», створюють цікавий сюрреалістичний контент у соціальних мережах, змішуючи Ісуса з креветками, а «Зоряні війни» з Кеном Лоучем.
Нові агенти штучного інтелекту можуть виконувати завдання в таких додатках, як Amazon або Gmail, автономно, інтерактивно пишучи код і викликаючи API. Зараз завдання полягає в тому, щоб розробити і протестувати цих агентів кодування для виконання повсякденних цифрових завдань у різних додатках.
Юваль Ноа Харарі критикує здатність машинного навчання маніпулювати правдою у своїй новій книзі «Нексус», висвітлюючи небезпеки штучного інтелекту. Він попереджає, що комп'ютери можуть маніпулювати людьми без застосування фізичної сили, що викликає занепокоєння щодо майбутнього впливу ШІ на суспільство.
Новий метод XPER виявляє драйвери метрик продуктивності, пропонуючи глибше розуміння роботи моделі ШІ та вирішуючи проблеми надмірного налаштування. XPER і SHAP відрізняються за своїми цілями, але XPER визначає характеристики, які найбільше впливають на продуктивність моделі.
Європейські користувачі можуть пропустити інтегрований штучний інтелект на пристроях Apple. Оновлення від Apple можуть виявитися лише поверхневими змінами. Інформаційний бюлетень TechScape досліджує теми після Алекса Херна, включаючи потенційну роль Ілона Маска в уряді, якщо його переоберуть на посаду президента США.
Резюме: Автор представляє методологію оптимізації робочих процесів ШІ, виділяючи 5 основних принципів. Основна увага приділяється оптимізації на основі метрик та інтерактивному досвіду розробників у створенні готових до виробництва проектів ШІ.
Використовуйте DPO з Amazon SageMaker для узгодження Meta Llama 3 8B Пристосуйте відповіді моделі до цінностей вашої організації. Підвищуйте корисність, чесність та зменшуйте упередженість моделі, використовуючи дані про людські вподобання для точного налаштування.
Найсучасніші моделі штучного інтелекту зростають у розмірах, що зумовлює попит на більшу обчислювальну потужність. Примірники Amazon EC2 P5e на базі графічних процесорів NVIDIA H200 забезпечують високу продуктивність для глибокого навчання та робочих навантажень HPC завдяки швидшій пам'яті графічного процесора та пропускній здатності мережі.
Семантична фільтрація тегів представляє новий алгоритм, що поєднує семантичний пошук із системами фільтрації тегів. Традиційному пошуку за тегами бракує гнучкості, але цей новий підхід має на меті розширити результати, включивши в них неідеальні збіги.
Roblox планує запустити інструмент генерації штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом для створення 3D-середовищ з текстовими підказками, що потенційно спростить створення ігор. Інструмент, заснований на «базовій 3D-моделі», дозволяє користувачам вводити підказки на кшталт «створити гоночний трек» і «зробити декорації пустелею», щоб згенерувати відповідні моделі.
Досягнення в галузі чат-ботів на основі LLM вимірюються такими бенчмарками, як MMLU та HumanEval. Цілеспрямований діалог, зосереджений на багатораундових розмовах з конкретними цілями, може покращити користувацький досвід і співпрацю зі штучним інтелектом.
ШІ-система ScribblePrompt від MIT, MGH та Гарварду прискорює сегментацію медичних зображень, скорочуючи час анотування на 28%. Користувачі можуть легко анотувати структури на різних медичних зображеннях, підвищуючи ефективність роботи лікарів і дослідників.