Мелісса Чой призначена наступним директором Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту, змінивши на цій посаді Еріка Еванса після 18 років роботи. Призначення Чой знаменує собою нову главу в історії Лабораторії, підкреслюючи її досягнення в галузі національної безпеки та впливові партнерські відносини з Массачусетським технологічним інститутом.
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.
SyncTwin GmbH використовує NVIDIA Omniverse та cuOpt для створення цифрових двійників для заводів, оптимізації виробництва та покращення співпраці. Фреймворк OpenUSD забезпечує безперешкодну інтеграцію різноманітних виробничих даних, революціонізуючи планування та роботу заводу.
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.
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.
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.
OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.
Прибутки Curries зросли на 10% завдяки телефонам/комп'ютерам зі штучним інтелектом, незважаючи на падіння продажів у Великій Британії. Samsung Galaxy S24 став бестселером завдяки інструментам для фотографування/перекладу зі штучним інтелектом.
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.
24-річний Ремі Ра Сен-Фелікс очолював жорстоку банду, яка націлилася на криптовалютні заощадження, здійснювала збройні пограбування, напади і навіть викрадення людей. Незважаючи на те, що банда викрала лише $150 000 у криптовалюті, вона завдала шкоди 11 жертвам у чотирьох штатах США, підкресливши небезпеку фізичної крадіжки криптовалюти.
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.
Великі мовні моделі (ВММ) уможливлюють спілкування, подібне до людського, але можуть також поширювати дезінформацію та шкідливий контент. Захисні екрани мають вирішальне значення для зменшення ризиків у застосуванні LLM, забезпечуючи безпечні та бажані результати.
Дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Крузі, Каліфорнійського університету в Девісі, LuxiTech та Університету Сучжоу розробили мовну модель ШІ без матричного множення, що потенційно зменшує вплив на навколишнє середовище та операційні витрати на системи ШІ. Домінування Nvidia на ринку графічних процесорів для центрів обробки даних, які використовуються в таких системах штучного ін...
Зменшення розмірності за допомогою PCA та нейронного автокодера в C#. Автокодер зменшує розмірність змішаних даних, PCA - лише числових. Автокодер корисний для візуалізації даних, ML, очищення даних, виявлення аномалій.