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

Персоналізація Meta Llama 3: Посібник з DPO та SageMaker

Використовуйте DPO з Amazon SageMaker для узгодження Meta Llama 3 8B Пристосуйте відповіді моделі до цінностей вашої організації. Підвищуйте корисність, чесність та зменшуйте упередженість моделі, використовуючи дані про людські вподобання для точного налаштування.

Представляємо Amazon EC2 P5e: Новітня розробка у сфері хмарних обчислень

Найсучасніші моделі штучного інтелекту зростають у розмірах, що зумовлює попит на більшу обчислювальну потужність. Примірники Amazon EC2 P5e на базі графічних процесорів NVIDIA H200 забезпечують високу продуктивність для глибокого навчання та робочих навантажень HPC завдяки швидшій пам'яті графічного процесора та пропускній здатності мережі.

Падіння акцій Nvidia: Вплив на індустрію штучного інтелекту

Оцінка Nvidia впала на $279 млрд за один день - що далі чекає на гіганта AI-чіпів? Епохальне дослідження виявило корупцію в державних контрактах Великобританії на боротьбу з Covid на суму 15 млрд фунтів стерлінгів.

Новий інструмент штучного інтелекту Roblox: Перетворення тексту в тривимірні ігрові світи

Roblox планує запустити інструмент генерації штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом для створення 3D-середовищ з текстовими підказками, що потенційно спростить створення ігор. Інструмент, заснований на «базовій 3D-моделі», дозволяє користувачам вводити підказки на кшталт «створити гоночний трек» і «зробити декорації пустелею», щоб згенерувати відповідні моделі.

Освоюємо робочий процес зі штучним інтелектом: 5 основних принципів

Резюме: Автор представляє методологію оптимізації робочих процесів ШІ, виділяючи 5 основних принципів. Основна увага приділяється оптимізації на основі метрик та інтерактивному досвіду розробників у створенні готових до виробництва проектів ШІ.

Схожість тегів: Революційний пошук

Семантична фільтрація тегів представляє новий алгоритм, що поєднує семантичний пошук із системами фільтрації тегів. Традиційному пошуку за тегами бракує гнучкості, але цей новий підхід має на меті розширити результати, включивши в них неідеальні збіги.

Apple представила iPhone 16 і революційну технологію штучного інтелекту

Керівництво Apple представило iPhone 16, підкресливши в новій моделі функції штучного інтелекту, такі як редагування тексту та розпізнавання об'єктів. Компанія обіцяє нові кольори та кастомні емодзі, прагнучи домінувати на конкурентному ринку технологій.

Проблема мети: чат-боти для LLM

Досягнення в галузі чат-ботів на основі LLM вимірюються такими бенчмарками, як MMLU та HumanEval. Цілеспрямований діалог, зосереджений на багатораундових розмовах з конкретними цілями, може покращити користувацький досвід і співпрацю зі штучним інтелектом.

Ефективна анотація медичних знімків для лікарів

ШІ-система ScribblePrompt від MIT, MGH та Гарварду прискорює сегментацію медичних зображень, скорочуючи час анотування на 28%. Користувачі можуть легко анотувати структури на різних медичних зображеннях, підвищуючи ефективність роботи лікарів і дослідників.

Основи штучного інтелекту: Посібник із швидкого старту на Python

Python - це універсальна мова для проектів зі штучного інтелекту та науки про дані. Вивчіть основи Python для розробки ШІ за допомогою зручного для початківців посібника QuickStart. Програмування ШІ-проектів є дуже важливим, навіть з такими інструментами, як ChatGPT, що робить навчання легшим, ніж будь-коли.

Податок на смартфони: як врятувати креатив від штучного інтелекту

Понад 4 000 митців закликають уряд запровадити податок на смартфони, щоб підтримати візуальне мистецтво на тлі скорочень. Сер Джон Акомфра, Дама Соня Бойс серед підписантів відкритого листа до Міністра культури.

Звіти про голосування в Конгресі відкриваються за допомогою JavaScript

Реалізація бінарної класифікації Winnow за допомогою JavaScript на базі даних про результати голосування в Конгресі, досягнення високої точності та використання вагових коефіцієнтів для прогнозування. Класифікатор точно прогнозує політичну партію на основі даних про голосування, демонструючи ефективну бінарну класифікацію з чіткими пороговими критеріями.

Оптимізуйте результати класифікації за допомогою налаштування порогових значень

Інструмент на python під назвою ClassificationThesholdTuner автоматизує налаштування порогових значень для задач класифікації, забезпечуючи візуалізацію та підтримку багатокласової класифікації. Він спрощує процес і підвищує якість моделі, оптимізуючи вибір порогових значень.

Розблокування Граф RAG з графами знань та векторними базами даних

Впровадження Retrieval-Augmented Generation (RAG) з використанням графів знань покращує відповіді LLM. RAG з використанням KG поєднує в собі векторний пошук і методи підказки для поліпшення контекстного розуміння.