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

Точне налаштування майстер-трансформатора для успішного сегментування

Тренуйте Segment Anything Model (SAM) від Meta для створення високоточних масок у будь-якій галузі, використовуючи базові моделі з відкритим вихідним кодом і точне налаштування. SAM революціонізує доступність ШІ, дозволяючи дослідникам досягати найсучасніших результатів зі скромними ресурсами.

Революція в ШІ: трансформатори зору в автокодери з масками

Трансформатори, відомі своєю революцією в НЛП, тепер чудово справляються із завданнями комп'ютерного зору. Дослідіть архітектури Vision Transformer та Masked Autoencoder Vision Transformer, які уможливили цей прорив.

Загроза штучного інтелекту: 5 000 австралійських акторів ризикують втратити роботу

Актори побоюються, що їх замінять клони зі штучним інтелектом, оскільки розвиток технологій загрожує їхнім ролям у рекламі, аудіокнигах та відеоіграх. Навіть такі відомі актори, як Скарлетт Йоханссон, борються за захист своїх голосів від використання у продуктах зі штучним інтелектом.

Переосмислення інженерії даних

Інженерії даних сьогодні бракує чіткого визначення, що призводить до плутанини. Перетворення необроблених даних на придатну для використання інформацію є ключовим, але вимагає належного впровадження, щоб уникнути проблем.

Живі клітини людської шкіри створили усміхненого робота

Дослідники з Токійського та Гарвардського університетів створюють реалістичну роботизовану шкіру з людськими клітинами, здатну передавати емоції. Дослідження вивчає переваги використання живої тканини для покриття роботів, підкреслюючи потенціал до самовідновлення.

Ефективна класифікація числових даних за допомогою C#

У статті представлено класифікацію найближчих центроїдів для числових даних у журналі Microsoft Visual Studio Magazine. Класифікація найближчих центроїдів проста, інтерпретована, але менш потужна, ніж інші методи, що дозволяє досягти високої точності у прогнозуванні видів пінгвінів.

Оптимізація деривативів підтверджена з AWS AI

Технології AI/ML можуть автоматизувати процеси розрахунків за деривативами, підвищуючи ефективність та зменшуючи кількість помилок в операціях на ринку капіталу. Сервіси AWS AI, включаючи технології Amazon Textract і Serverless, пропонують масштабоване рішення для інтелектуальної обробки документів у пост-торговельному життєвому циклі.

CriticGPT: ШІ-рецензент для GPT-4

OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.

Демократизація промислових цифрових двійників за допомогою SyncTwin

SyncTwin GmbH використовує NVIDIA Omniverse та cuOpt для створення цифрових двійників для заводів, оптимізації виробництва та покращення співпраці. Фреймворк OpenUSD забезпечує безперешкодну інтеграцію різноманітних виробничих даних, революціонізуючи планування та роботу заводу.

Інтернет у небезпеці: Виявлено критичну уразливість MOVEit

Критична уразливість в програмному забезпеченні MOVEit від Progress Software активно експлуатується, що ставить під загрозу безпеку в Інтернеті. Попередні атаки скомпрометували великі організації, в тому числі Shell та British Airways, а також зачепили мільйони людей.

Мелісса Чой: Провідний науковий співробітник Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту

Мелісса Чой призначена наступним директором Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту, змінивши на цій посаді Еріка Еванса після 18 років роботи. Призначення Чой знаменує собою нову главу в історії Лабораторії, підкреслюючи її досягнення в галузі національної безпеки та впливові партнерські відносини з Массачусетським технологічним інститутом.

Прискорення бінарної класифікації за допомогою LightGBM та спеціальної матриці помилок

LightGBM, потужна деревоподібна система, пропонує бінарну та багатокласову класифікацію, регресію та ранжування. Зручний API Python дозволяє легко встановлювати та використовувати LightGBM для оцінки моделей, незважаючи на складність керування численними параметрами.

Освоєння розмовних чат-ботів з магістрами - Частина 1

Amazon Bedrock спрощує вибір генеративної моделі ШІ, пропонуючи низку високопродуктивних FM від провідних AI-компаній через єдиний API. RAG покращує генерацію контенту шляхом включення пошуку, підвищуючи точність та інформативність за допомогою таких ключових компонентів, як фундаментальні моделі, векторні сховища, пошуковики та вбудовувачі.