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

Оптимізація перекладу з англійської на італійську за допомогою HuggingFace

Вивчення перекладу за допомогою бібліотеки HuggingFace з використанням моделі T5 та системи Opus. Налаштування індивідуальних даних для успішного перекладу з англійської на італійську після інтенсивних зусиль.

Опановуємо програми LLM: 8 корисних інженерних порад

Успіх програми для LLM залежить від ефективної швидкої розробки. Дотримуйтесь 8 порад, заснованих на принципах трикутника LLM, щоб досягти оптимальних результатів. Чіткі межі когнітивних процесів та визначені структури вводу/виводу є ключовими для покращення LLM-додатків.

Apple перевершила очікування, незважаючи на падіння продажів iPhone

Виручка Apple зросла на 4,9% до $85,78 млрд, незважаючи на падіння продажів iPhone, компенсоване новими функціями штучного інтелекту. Прибуток перевершив прогнози, хоча ключовий ринок Китаю все ще перебуває в занепаді.

Рецепт зі штучним інтелектом не спрацював: Катастрофа дегустаційного тесту

Зараз ШІ пише кулінарні книги, як Тереза Джей Блер, з яскравими назвами та апетитними рецептами. Трохи більше ніж за тиждень Тереза опублікувала чотири книги, піднявши питання: Чи може ШІ справді відтворити кухарів-людей?

Революція в попутних поїздках з NVIDIA та Zoox

Керівники NVIDIA та Zoox обговорили інновації та співпрацю в галузі AV, підкресливши унікальний дизайн роботаксі Zoox та використання технологій NVIDIA для автономної роботи. Підхід Zoox, заснований на моделюванні, на базі графічних процесорів NVIDIA, прискорює розробку AV та підвищує безпеку і продуктивність своїх роботаксі.

Технологічні акції: Дебати про бум штучного інтелекту

Інвестори демонструють невизначеність щодо акцій технологічних компаній, оскільки акції Nvidia та Microsoft падають, тоді як акції інших чипів зростають. Побоювання щодо надмірного ажіотажу навколо штучного інтелекту призвели до падіння акцій Nvidia на 7%, що викликає занепокоєння щодо напряму зростання ключових компаній.

Cloudflare зіткнувся з негативною реакцією на хостинг шкідливих сайтів

Роль Cloudflare у захисті веб-сайтів від DDoS-атак викликає дебати про свободу слова та створення умов для зловживань. Spamhaus критикує Cloudflare за обслуговування сайтів з невирішеними скаргами на зловживання, що ставить під сумнів нейтралітет компанії.

Покращуйте Amazon Bedrock за допомогою API ApplyGuardrail для довгих контекстних вхідних даних

Guardrail для Amazon Bedrock забезпечує відповідальне використання ШІ, оцінюючи вхідні дані користувача та відповіді моделі. API ApplyGuardrail пропонує простоту використання та від'єднання від фундаментальних моделей, що дозволяє створювати етичний контент.

Революція в японській магістратурі з AWS Trainium

Програма підтримки розвитку LLM від AWS Japan допомагає інноваційним компаніям використовувати великі мовні моделі (LLM) для стимулювання прогресу та підвищення продуктивності. Двомовна стратегія навчання LLM компанії Ricoh демонструє, як організації трансформують можливості за допомогою генеративного штучного інтелекту на AWS.

Прискорюйте ШІ за допомогою інструментів на базі NVIDIA RTX

NVIDIA демонструє новітні технології штучного інтелекту на SIGGRAPH, включаючи інтерактивну цифрову людину «Джеймс» на базі NVIDIA ACE. Графічні процесори RTX забезпечують захоплюючий досвід і вдосконалення ШІ для творців завдяки вдосконаленим інструментам для створення контенту, таким як RTX Video HDR.

Оптимізація GPT-2: апаратна версія

Короткий зміст: Дізнайтеся, як оптимізувати апаратне забезпечення для швидшого навчання GPT-2 на графічних процесорах NVIDIA, з інформацією про код синхронізації та налаштування розмірів пакетів для максимальної ефективності. Досягніть значного приросту швидкості (до 10 разів) за допомогою графічного процесора Nvidia серії Ampere.

Виявлення аномалій у нейронній мережі Python

Впровадження нейромережевого автокодера для виявлення аномалій передбачає нормалізацію та кодування даних для точного прогнозування вхідних даних. Процес включає створення мережі з певними входами, виходами та прихованими вузлами, необхідними для уникнення надмірного або недостатнього пристосування.

Вимірювання успіху: Метрики класифікаційної моделі

Прогнози моделі машинного навчання у виявленні шахрайства з кредитними картками, оцінені за допомогою матриці плутанини та метрик. Розуміння істинно позитивних, хибнопозитивних, хибнонегативних та істинно-негативних результатів має вирішальне значення для оцінки продуктивності моделі.