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

Освоєння ШІ з наднизькою затримкою в Amazon SageMaker

Amazon SageMaker пропонує повністю керовані ML-сервіси для побудови, навчання та розгортання моделей. Маршрутизація сеансів підвищує продуктивність завдяки повторному використанню раніше обробленої інформації, зменшуючи затримки для генеративних додатків ШІ.

Нові етичні настанови зі штучного інтелекту для кінематографістів

Продюсери документального кіно випустили рекомендації щодо етичного використання штучного інтелекту в Голлівуді, звертаючи увагу на занепокоєння з приводу «фальшивих архівних матеріалів». Новаторський набір рекомендацій має на меті допомогти індустрії орієнтуватися у використанні генеративного ШІ у кіновиробництві.

Вивчаємо Nvidia: Чесно чи нечесно?

Антимонопольні органи повинні діяти швидко, щоб запобігти монополізації ШІ такими технологічними гігантами, як Nvidia. Стрімке зростання Nvidia та підозри в антиконкурентній тактиці викликали антимонопольне розслідування Міністерства юстиції США.

Увімкнись: Азбука трансформації

Meta та Waymo представляють модель Transfusion, що поєднує трансформатор та дифузію для мультимодального прогнозування. Модель Transfusion використовує двонаправлену увагу трансформатора для маркерів зображень та завдання для попереднього навчання для тексту та зображень.

Дослідження мовних моделей за допомогою HyperPod

Thomson Reuters використовує AI/ML для отримання інформації про клієнтів. Новаторські програми LLM пропонують індивідуальний підхід до клієнтів, але супроводжуються такими проблемами, як галюцинації та обмеженість у знаннях.

OpenAI представила людиноподібні моделі міркувань

OpenAI представляє моделі штучного інтелекту Strawberry для вирішення складних завдань шляхом розбиття їх на логічні кроки. Ці моделі чудово справляються зі складними завданнями в науці, кодуванні та математиці.

Смерть жорстких дисків музичної індустрії 90-х

Iron Mountain займається архівацією сховищ медіа-індустрії, виявивши, що 20% жорстких дисків 1990-х років не читаються. Музична індустрія стикається зі складними проблемами архівування на обертових дисках, що спонукало глобального директора Iron Mountain до дій.

Опанування якості корпоративних даних

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...

Дебати про ШІ: класовість та абілізм у літературі

Міжнародна письменницька організація розлютила спільноту, начебто підтримавши використання штучного інтелекту, що призвело до відставок. Суперечка навколо NaNoWriMo висвітлює дебати про ШІ у творчому письмі, викликаючи занепокоєння класицистів та аджендистів.

Представляємо Holoscan: ШІ революціонізує медіа на IBC

NVIDIA Holoscan for Media спрощує інтеграцію ШІ в живі медіа, надаючи розробникам можливість легко створювати передові програми. Платформа вирішує проблеми розгортання та інфраструктури, забезпечуючи безперебійне підключення та розширені можливості ШІ для медіа компаній.

Революціонізація технологічних операцій за допомогою штучного інтелекту

TechOps передбачає управління ІТ-інфраструктурою та послугами. Рішення генеративного ШІ від AWS підвищують продуктивність, швидше вирішують проблеми та покращують якість обслуговування клієнтів. Генеративний ШІ допомагає в управлінні подіями, документуванні інцидентів та виявленні проблем, що повторюються в TechOps.

Виявлення прихованих закономірностей: Майнінг наборів товарів з високою корисністю в ринкових кошиках

Альтернатива аналізу ринкового кошика для пошуку високоцінних шаблонів, що зосереджується на спільній присутності товарів у транзакціях для оптимізації стратегій у роздрібній торгівлі та маркетингу. Frequent Itemset Mining знаходить шаблони, обчислюючи підтримку, але обмеження включають неврахування кількості та релевантності товарів.