Veritone, каліфорнійська компанія зі штучного інтелекту, пропонує потужні ШІ-рішення для обробки медіа тощо. Вони розширюють можливості пошуку медіа за допомогою нових методів штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду.
Серіал "Коло" від Netflix представляє чат-бота Макса, який бере участь у змаганнях зі штучним інтелектом, що викликає дискусії про роль ШІ в розвагах. Макс, прикриття для штучного інтелекту, додає новий поворот у реаліті-шоу, піднімаючи питання про використання ШІ в кіно і на телебаченні.
Реєстр моделей ВК: Централізований хаб для команд ML для зберігання, каталогізації та розгортання моделей, що забезпечує ефективну співпрацю та безперебійне управління моделями. Weights & Biases Model Registry спрощує розробку, тестування, розгортання та моніторинг моделей для підвищення продуктивності у сфері протидії відмиванню грошей.
Graph Maker - це бібліотека Python, що використовує Llama3 та Mixtral для побудови графів знань з тексту. Бібліотека спрямована на вирішення проблем і була добре сприйнята, завдяки зв'язкам з дослідженнями MIT.
Відкрийте для себе можливості передбачення майбутнього за допомогою аналізу часових рядів та прогнозування. Дізнайтеся, як аналізувати тенденції даних і робити точні прогнози за допомогою Python та статистичних моделей.
Розробка моделей машинного навчання схожа на випічку - невеликі зміни можуть мати великий вплив. Відстеження експерименту має вирішальне значення для відстеження входів і виходів, щоб знайти найефективнішу конфігурацію. Організація та ведення журналу експериментів з машинного навчання допомагає не втратити з поля зору те, що працює, а що ні.
Такі терміни, як одномоментне навчання, навчання з кількох спроб, навчання з нуля і точне налаштування в ШІ, мають різні визначення. Методи включають сіамські мережі, модельне агностичне метанавчання та використання допоміжних даних для класифікації.
Стенфордський НЛП впроваджує DSPy для розробки підказок, переходячи від ручного написання підказок до модульного програмування. Новий підхід має на меті оптимізувати підказки для LLM, підвищуючи надійність та ефективність.
OpenAI підкреслює важливість якісних даних для моделей ШІ, заявляючи, що доступ до захищених авторським правом матеріалів має вирішальне значення для навчання. Деякі видавці продають дані, тоді як інші обмежують доступ, підкреслюючи цінність величезних наборів даних видавців новин.
Використовуйте фреймворк RAGA для гіперпараметричної оптимізації, щоб підвищити якість системи RAG. Ретельне оцінювання має вирішальне значення для успіху, перевершуючи загальні критерії LLM.
Нова програма зі штучного інтелекту допомагає створювати кращі плани підтримки людей з інвалідністю, щоб зменшити обмеження та ізоляцію людей з інвалідністю. Програма «Просування практики підтримки позитивної поведінки» має на меті допомогти особам, які здійснюють догляд та підтримку, з повагою та конструктивно реагувати на складну поведінку.
Студенти MechE демонструють інноваційні роботи в галузі робототехніки, біоінженерії та сталої енергетики. Від демократизації дизайну за допомогою генеративного штучного інтелекту до захисту морського життя та отримання води з повітря - майбутнє машинобудування безмежне.
Регресія часових рядів є складним завданням, для вирішення якого існують різні методи. Нещодавні дослідження вивчають використання нейронних мереж, таких як трансформатори, для підвищення точності прогнозування.
Джонатан Раган-Келлі з Массачусетського технологічного інституту є піонером у створенні ефективних мов програмування для складних апаратних засобів, що трансформують програми для редагування фотографій та штучного інтелекту. Його робота зосереджена на оптимізації програм для спеціалізованих обчислювальних блоків, що дозволяє досягти максимальної обчислювальної продуктивності та ефективності.
Відомий дослідник ШІ Андрій Карпатій пропонує модифікувати ChatGPT для космічного зв'язку, що викликає інтерес у цій галузі. Впливовий профіль Карпаті та інноваційний проект "llm.c" демонструють спрощені процеси навчання на ступінь магістра права.