Microsoft відкликає місце спостерігача в раді OpenAI, що вплине на можливості Apple призначати керівників на тлі перевірки стартапів у сфері АІ. Найбільший спонсор ChatGPT вживає негайних заходів, сигналізуючи про зміни у відносинах між великими технологічними компаніями та стартапами у сфері ШІ.
AMD придбає фінський стартап Silo AI за $665 млн, щоб розширити спектр послуг зі штучного інтелекту та конкурувати з Nvidia. Команда Silo AI розроблятиме великі мовні моделі, вдосконалюючи чат-боти, такі як ChatGPT від OpenAI та Gemini від Google.
Технології штучного інтелекту, такі як підроблена порнографія, сприяють зростанню кількості випадків сексуального насильства в Британії, а зображення образливого характеру легко доступні в Інтернеті. Уряд повинен вжити заходів для подолання цієї тривожної тенденції та надіслати чіткий сигнал творцям і рекламодавцям такого контенту.
Дізнайтеся про метадинаміку та PLUMED в обчислювальній хімії. Вивчіть передові методи відбору проб для дослідження рідкісних подій та повільних процесів у молекулярних системах.
Anthropic Claude на Amazon Bedrock дозволяє тонко налаштовувати його для виконання конкретних завдань, пропонуючи переваги для підприємств, які шукають індивідуальні рішення зі штучного інтелекту. Точне налаштування Anthropic Claude 3 Haiku в Amazon Bedrock забезпечує покращену продуктивність зі зменшенням витрат і затримок, що дозволяє компаніям ефективно досягати конкретних цілей.
Бази знань Amazon Bedrock пропонують нові функції, такі як розширений синтаксичний аналіз для підвищення точності робочих процесів RAG. Синтаксичний аналіз складних документів за допомогою FM веде до кращого розуміння та вилучення інформації, покращуючи адаптивність та вилучення сутностей.
Anthropic Claude 3.5 Sonnet очолює рейтинг S&P AI Benchmarks для фінансів, демонструючи його можливості у вирішенні бізнес-задач. Суворі оцінки Kensho усувають обмеження в оцінках LLM, допомагаючи користувачам фінансової індустрії приймати обґрунтовані рішення.
LSTM, представлені в 1997 році, повертаються разом з xLSTM як потенційні конкуренти LLM у глибокому навчанні. Здатність запам'ятовувати і забувати інформацію через певні проміжки часу відрізняє LSTM від RNN, роблячи їх цінним інструментом у моделюванні мови.
MusGConv представляє блок згортки графів, натхненний сприйняттям, для обробки даних нотної партитури, підвищуючи ефективність і продуктивність в задачах розуміння музики. Традиційні підходи MIR розширюються за допомогою MusGConv, який моделює музичні партитури у вигляді графів для відображення складних, багатовимірних музичних взаємозв'язків.
15 школярів на південному заході Іспанії засуджені до умовного терміну за поширення фальшивих зображень однокласниць, згенерованих штучним інтелектом. Батьки повідомили про підроблені оголені фотографії, які поширювалися в WhatsApp, що викликало дебати про шкідливе використання технології глибоких фейків.
Amazon SageMaker представляє інструментарій оптимізації висновків для швидшої та економічно ефективнішої оптимізації генеративних моделей ШІ. Досягніть до 2 разів більшої продуктивності та скоротіть витрати на 50% за допомогою таких методів, як спекулятивне декодування та квантування.
Delta Lake - це рівень абстракції над сховищем Parquet, який пропонує ACID-транзакції та Time Travel. Послідовність у Delta Lake забезпечується за допомогою журналів транзакцій Delta Transaction Logs, що вирішує проблеми незмінності та роз'єднання шарів.
Здатність до просторового мислення у великих мовних моделях є недостатньою порівняно з людиною, але постачальники ШІ працюють над її вдосконаленням за допомогою спеціалізованого навчання. Тестування показує, що магістри з ШІ не справляються із завданнями на кшталт складання коробки в уяві, що свідчить про сучасний стан речей у сфері просторового мислення.
SenseTime представляє SenseNova 5.5 на Всесвітній конференції зі штучного інтелекту, конкуруючи з OpenAI GPT-4o від Microsoft. Напруженість викликає ажіотаж на вітчизняні моделі ШІ в Китаї.
Найпростіший метод машинного навчання, класифікація за методом найближчого центроїда, прогнозує види пінгвінів на основі фізичних ознак. Незважаючи на обмеження, NCC легко інтерпретується і добре працює з невеликими наборами даних, що демонструється в демонстраційній програмі на JavaScript з використанням набору даних Penguin Dataset.