Вчені отримали Нобелівську премію за відкриття мікроРНК та створення нового білка. Штучний інтелект відзначений преміями з фізики та хімії.
Асистент штучного інтелекту Meta, який викликав занепокоєння щодо конфіденційності, тепер є на сонцезахисних окулярах Ray-Ban Meta за 299 фунтів стерлінгів у Великій Британії. Асистент генерує текст і зображення на платформах соціальних мереж у Великій Британії та Бразилії.
Black Forest Labs представляє FLUX. 1 AI для генерації зображень, оптимізований для графічних процесорів GeForce RTX і NVIDIA RTX. FLUX. 1 вирізняється швидким відтворенням точної анатомії людини та розбірливого тексту всередині зображень, пропонуючи три варіанти для різних потреб користувачів.
Сер Деміс Хассабіс, керівник Google DeepMind і лауреат Нобелівської премії, підкреслює переваги ШІ, але попереджає про ризики. Колишній розробник підліткових ігор, автор популярної гри Theme Park.
Моделі синтезу відео зі штучним інтелектом, такі як Kling і video-01 від Kuaishou Technology та Minimax, розширюють межі, створюючи вірусне відео, яке змінює культуру мемів. Kling, перевершивши Sora, може генерувати високоякісні відео з текстових підказок, нерухомих зображень або існуючих відео, викликаючи суперечки та захоплення.
A/B-тестування vs. відкидання висновків: Вибір правильного розміру вибірки. Порівняння двох груп в A/B-тестуванні або вибір репрезентативної вибірки для відкидання висновків має вирішальне значення для отримання об'єктивних результатів. Розуміння метрик успіху, таких як пропорції або абсолютні цифри, є ключовим для точного експериментування.
Розвивайте навички ШІ, створюючи проекти. Почніть з ідей для вирішення проблем, таких як оптимізація резюме для заявок на роботу за допомогою бібліотек Python.
Перехід від інженера-програміста до інженера машинного навчання в компаніях FAANG включає 7 ключових кроків, серед яких пошук мотивації, вивчення основ ML, нетворкінг та пошук своєї ніші в ландшафті ML. Розуміння своїх інтересів та стратегічне використання поточних навичок є важливими для успішного переходу.
Цифровий асистент зі штучним інтелектом на базі AWS спрощує залучення клієнтів банківських установ, автоматизуючи документообіг, перевірку особистих даних та забезпечуючи миттєву взаємодію з клієнтами. Такі проблеми, як ручні процеси, ризики безпеки та обмежений доступ, вирішуються за допомогою інноваційного рішення, що покращує клієнтський досвід та ефективність.
Кешування підказок змінює правила гри, зменшуючи обчислювальні витрати та затримки в моделях, що базуються на увазі, таких як GPT. Google, Anthropic та OpenAI лідирують у цій галузі завдяки інноваційним методам кешування довгих підказок, що значно підвищує ефективність та зменшує витрати.
Попереднє навчання великих мовних моделей (LLM) за допомогою бібліотеки torchtitan прискорює моделі, подібні до Meta Llama 3, демонструючи підтримку FSDP2 і FP8. Amazon SageMaker Model Training скорочує час і витрати, пропонуючи високопродуктивну обчислювальну інфраструктуру ML.
Блейк Монтгомері стає новим автором TechScape, обговорюючи заборону на використання технологій у середній школі та відмову від навчання ШІ. Щоб бути в курсі останніх технологічних новин, підпишіться на розсилку.
Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали Нобелівську премію 2024 року за створення штучних нейронних мереж, натхненних роботою мозку. Їхня робота революціонізувала можливості штучного інтелекту завдяки функціям зберігання пам'яті та навчання, що імітують людське пізнання.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT), Массачусетського технологічного університету (CMU) та Університету Лехай (Lehigh) співпрацюють над програмою METALS, що фінансується DARPA, з метою оптимізації багатокомпонентних конструкцій для аерокосмічних застосувань, зокрема ракетних двигунів. Проект поєднує класичну механіку з технологіями штучного інтелекту для створення комп...
Прогнозування часових рядів має вирішальне значення для передбачення майбутніх значень, але стикається з такими проблемами, як сезонність і ручне налаштування. Amazon SageMaker AutoMLV2 спрощує процес завдяки автоматизації, від підготовки даних до розгортання моделі.