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

Оволодіння передовими методами пошуку у великих даних

Google DeepMind запускає проект Visualising AI, щоб дослідити методи RAG для підвищення точності пошуку. Gemini Pro обробляє контекст 2 мільйонів токенів, підкреслюючи важливість передових методів пошуку для магістрів права в таких галузях, як юриспруденція та журналістика.

Америка понад усе: Союзники Трампа наполягають на домінуванні штучного інтелекту

Союзники Трампа підготували проект указу про ШІ, спрямований на розвиток військових технологій і скорочення регулювання, що сигналізує про можливу зміну політики в 2025 році. Запропонований указ включає «Манхеттенські проекти» для військового ШІ та галузевих агентств для захисту систем, що принесе користь таким компаніям, як Palantir та Anduril.

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.

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.

Квантове машинне навчання: Боротьба з шахрайством у сфері цифрових платежів

Алгоритми машинного навчання допомагають виявляти шахрайство в режимі реального часу в онлайн-транзакціях, знижуючи фінансові ризики. Deloitte демонструє потенціал квантових обчислень для покращення виявлення шахрайства на цифрових платіжних платформах за допомогою гібридного рішення на основі квантових нейронних мереж, створеного за допомогою Amazon Bracket. Квантові обчислення обіцяють швидш...

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.

Освоєння прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж MLP

Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.

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.

Неупереджений медичний ШІ: стратегії курації даних

Упередженість медичного ШІ може призвести до диспропорцій у результатах лікування. Фахівці з аналізу даних повинні зменшити упередженість навчальних наборів, щоб забезпечити справедливі прогнози для всіх груп.

Napkin AI: Спрощення складних ідей з магістрами права

Такі інструменти штучного інтелекту, як Chat GPT та Napkin AI, перетворюють складні ідеї на практичні схеми. Автор досліджує інтеграцію різних точок зору та створення покрокових фреймворків за допомогою штучного інтелекту.

Британський наглядовий орган перевірить угоду Microsoft зі стартапом штучного інтелекту

CMA перевірить, як Microsoft наймає топ-менеджерів Inflection. Мустафа Сулейман та його команда приєдналися до нового підрозділу штучного інтелекту Microsoft, що спричинило розслідування.

Прискорюйте навчання ШІ з NeMo на Amazon EKS

NVIDIA NeMo Framework спрощує розподілене навчання великих мовних моделей, оптимізуючи ефективність і масштабованість. Amazon EKS рекомендується для керування NVIDIA NeMo, пропонуючи надійну інтеграцію та функції продуктивності для запуску навчальних робочих навантажень.

Революція в прогнозуванні матеріалів за допомогою штучного інтелекту

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову систему машинного навчання, яка дозволяє прогнозувати співвідношення фононної дисперсії в 1000 разів швидше, ніж інші методи на основі штучного інтелекту, що допомагає розробляти більш ефективні системи генерації електроенергії та мікроелектроніки. Цей прорив потенційно може бути в 1 мільйон разів швидшим, ніж традиційні під...

LLM-App: Основа для постійного вдосконалення

Інноваційна система використовує суддю LLM для аудиту іншого судді для постійного вдосконалення оцінювання заявок на отримання ступеня LLM. Таке дворівневе оцінювання має на меті підвищити справедливість і надійність процесу оцінювання.