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

Виявлення прихованих закономірностей у даних CVE за допомогою Anthropic Claude

Mend.io використовує Anthropic Claude на Amazon Bedrock для автоматизації аналізу CVE, скорочуючи 200 днів ручної роботи та забезпечуючи вищу якість вердиктів. Це демонструє трансформаційний потенціал штучного інтелекту в кібербезпеці, а також висвітлює виклики та найкращі практики інтеграції великих мовних моделей у реальні додатки.

Зламуючи код: Машинне навчання та сучасні сплави

Аспіранти Массачусетського технологічного інституту Шериф і Цао використовують машинне навчання для розшифровки ближнього порядку в металевих сплавах, що має вирішальне значення для розробки високоентропійних матеріалів з чудовими властивостями. Їхня робота пропонує новий підхід до налаштування властивостей матеріалів у таких галузях, як аерокосмічна промисловість та біомедицина.

GPT-4o Mini: Майбутнє ChatGPT

OpenAI запускає GPT-4o mini на заміну GPT-3.5 Turbo в ChatGPT, пропонуючи мультимодальні можливості та нижчі витрати. Мовна модель штучного інтелекту підтримує зображення, текст та аудіопереклад за ціною 15 центів за мільйон вхідних токенів.

Освоєння 3D гауссівського розбризкування в Python

Дізнайтеся, як рендерити бризки на 2D-зображення за допомогою швидкого рушія рендерингу CUDA. Використовуйте гауссову силу сплеску та поріг насиченості, щоб досягти реалістичного забарвлення пікселів.

Викриття узагальнення графів: Інваріантність до причинності

Нещодавні роботи досліджують узагальнення поза розподілом на графічних даних, вирішуючи проблему за допомогою інваріантності та причинно-наслідкового втручання. Важливість машинного навчання на основі графів полягає в його різноманітному застосуванні та представленні складних систем.

Федеральна профспілка поліції закликає до створення порталу для боротьби з фейковими повідомленнями зі штучним інтелектом

Поліції довелося імпровізувати закони, щоб притягнути до відповідальності чоловіка за поширення фальшивих зображень жінок. Ухвалено нове законодавство, що передбачає кримінальну відповідальність за поширення відвертих зображень, згенерованих штучним інтелектом, без згоди на це.

Оновіть своє резюме за допомогою технології штучного інтелекту

Створення резюме Леонардо да Вінчі надихнуло новий додаток на основі штучного інтелекту для створення структурованих документів, який демонструє можливості великих мовних моделей (LLM), що виходять за рамки чат-додатків. У навчальному посібнику висвітлюється безперебійний робочий процес агентів, які працюють разом, щоб легко та ефективно перетворити персональні дані на відшліфоване резюме.

Обмеження машинного навчання в оцінці причинно-наслідкових зв'язків

Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.

Королівська промова: Відкриття відсутніх шматочків

У промові Кінга не йшлося про репресії проти іноземних працівників та законопроект про штучний інтелект. У 40 запропонованих законопроектах не вистачало деяких раніше запропонованих ідей.

Представляємо модель Cohere Command R від Amazon SageMaker

AWS представляє модель тонкого налаштування Cohere Command R на Amazon SageMaker, що розширює можливості LLM для корпоративних завдань. Тонке налаштування дозволяє кастомізувати для конкретних доменів, що призводить до значного підвищення продуктивності в різних галузях.

Розблокування операційної аналітики за допомогою Amazon Q Business

AWS представляє Amazon Q Business, чат-асистента зі штучним інтелектом, який інтегрує дані підтримки для отримання корисної інформації. Це рішення впорядковує ІТ-операції, покращує підтримку клієнтів і підвищує ефективність AWS.

Забезпечення стабільності АІ: Строгий підхід

Нейронні мережі покращують дизайн роботів, але створюють проблеми з безпекою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробляють нові методи забезпечення стабільності, що уможливлює безпечніше розгортання роботів і транспортних засобів, керованих штучним інтелектом.

Виявлення хмар за допомогою штучного інтелекту

Супутникові знімки покращують моніторинг змін на Землі, але сегментація хмар має вирішальне значення. Для видалення хмар на знімках Sentinel-2 порівнюються такі алгоритми, як Random Forest та YOLO. Доступ до даних через Центр відкритого доступу Copernicus, Google Earth Engine або Python-пакет sentinelhub.