Нові ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 ледь не виграли золото на глобальній олімпіаді з математики, розв'язуючи складні задачі. Прорив Google DeepMind наближає ШІ до перемоги над найкращими математиками-людьми.
Дізнайтеся, як створити інтерактивного чат-бота, використовуючи потокове мовлення за допомогою інструментів з відкритим вихідним кодом, таких як Burr і FastAPI, для безперешкодної взаємодії з користувачем. Потокова передача тексту слово за словом може зробити додатки зі штучним інтелектом більш привабливими та чуйними, покращуючи взаємодію з користувачем та його досвід.
ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.
Оцінювання має вирішальне значення для розуміння продуктивності моделі ШІ. Продукт-менеджери повинні керувати процесом оцінювання, щоб узгодити цілі моделі з користувацьким досвідом.
Ілон Маск запустив у Мемфісі «найпотужніший у світі навчальний кластер штучного інтелекту» у співпраці з xAI, X та Nvidia. Скептики ставлять під сумнів заяви Маска на тлі минулих проблем з чат-ботом Grok від xAI.
Додатки Adobe Creative Cloud на базі графічних процесорів NVIDIA RTX підвищують творчість і продуктивність завдяки інструментам генеративного ШІ, таким як Firefly. Adobe Photoshop та Illustrator мають нові інструменти генеративної заливки та фігурної заливки, які революціонізують робочі процеси в дизайні.
Інструменти штучного інтелекту революціонізують прогнозування погоди, аналізуючи багаторічні дані для точних і швидких прогнозів. Традиційні методи покладаються на складні рівняння та реплікацію сітки атмосфери, тоді як прогнози ШІ зосереджуються на довгостроковому аналізі даних.
Моделі машинного навчання можуть підвищити справедливість шляхом впровадження рандомізації, запобігаючи системній несправедливості в розподілі ресурсів. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Північно-Східного університету представляють концепцію впровадження рандомізації без шкоди для ефективності та точності.
LightGBM використовується для виявлення аномалій у класі Autoencoder. Моделі прогнозують значення на основі інших стовпців для виявлення аномалій.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують оцінювати великі мовні моделі на основі відповідності людським переконанням. Невідповідність може призвести до несподіваних збоїв, особливо в ситуаціях з високими ставками.
Реалізація нейронної мережі для прогнозування доходів на основі демографічних даних є складною, але корисною справою. Кодування даних, процес навчання та створення мережі є важливими етапами у досягненні точних прогнозів.
Дослідники з Університету Халла розробили метод виявлення згенерованих штучним інтелектом фальшивих зображень, аналізуючи відображення в людських очах. Ця методика використовує інструменти з астрономії для ретельного вивчення послідовності відбиття світла в очних яблуках, що потенційно може зробити революцію у виявленні підроблених зображень.
Команда NVIDIA здобула перемогу на Amazon KDD Cup 2024, продемонструвавши свій досвід у галузі генеративного ШІ в декількох складних категоріях, включаючи генерацію тексту та розпізнавання об'єктів за іменами. Їхній інноваційний підхід, що використовує методику Qwen2-72B LLM і QLoRA, випередив конкурентів завдяки точному налаштуванню моделей на восьми графічних процесорах NVIDIA A100 Tensor Co...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Швейцарської вищої технічної школи Цюріха розробили ШІ-модель для ідентифікації різних стадій РМЗ за зображеннями тканин молочної залози, що потенційно може спростити діагностику та лікування. Аналізуючи просторову організацію клітин, модель може допомогти лікарям передбачити, які випадки DCIS можуть перейти в інвазивний рак, прокладаюч...
Захист персональних даних (PII) має вирішальне значення для довіри споживачів. Amazon Lex та CloudWatch пропонують рішення для виявлення та маскування конфіденційних даних, зменшуючи ризик їх витоку в журналах та стенограмах.