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

Виявлення розриву: мовні моделі vs. людська поведінка

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.

Російське шкідливе програмне забезпечення взимку заморозило 600 українських будівель

Хакери з Росії атакували теплопостачальну компанію у Львові, Україна, відключивши тепло в сотнях будинків посеред зими. Фірма з промислової кібербезпеки Dragos виявила шкідливе програмне забезпечення, яке використовувалося для безпосереднього саботажу опалювальної інфраструктури, залишивши цивільне населення в умовах мінусової температури на 48 годин.

Массачусетський технологічний інститут покращує інтерпретацію ШІ

Дослідники MIT CSAIL розробили MAIA - автоматизованого агента, який інтерпретує моделі штучного зору, маркує компоненти, очищає класифікатори та виявляє упередження. Гнучкість MAIA дозволяє йому відповідати на різні запити щодо інтерпретації та проводити експерименти «на льоту».

Смілива декларація Ілона Маска про навчання ШІ

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.

Відкрийте для себе Amazon S3 Insights за допомогою Q S3 Connector

Amazon Q - це генеративний асистент на основі штучного інтелекту, який може відповідати на запитання, надавати резюме та виконувати завдання, використовуючи дані з різних сховищ. Він пропонує вбудовані коннектори до джерел даних, таких як Atlassian Jira, Amazon S3 та Salesforce, для легкої інтеграції та мінімальної конфігурації.

Освоюємо квантифікацію: Візуальний посібник

Великі мовні моделі (LLM) занадто великі для споживчого обладнання, що вимагає графічних процесорів з великим обсягом VRAM. Квантування є ключовим методом для зменшення LLM, що підвищує ефективність та зменшує використання пам'яті.

Попередження: Розвиток штучного інтелекту може сприяти збільшенню кількості відео з сексуальним насильством над дітьми

Розвиток штучного інтелекту дає змогу педофілам створювати відео сексуального насильства над дітьми за допомогою штучного інтелекту, що викликає занепокоєння у зв'язку зі збільшенням їхнього обсягу. Internet Watch Foundation повідомляє про випадки маніпуляцій з CSAM і дорослим контентом з пересадженими на відзнятий матеріал обличчями дітей, а також про повністю згенеровані АІ відео тривалістю ...

Побудова нейромережевої регресійної моделі на Python

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.

Штучний інтелект і прискорені обчислення: Підвищення енергоефективності

ШІ та прискорені обчислення NVIDIA підвищують енергоефективність у різних галузях промисловості, що визнано дослідженнями Лісабонської ради. Перехід на системи з прискоренням на GPU може заощадити понад 40 терават-годин енергії щорічно, а реальні приклади, такі як Murex і Wistron, демонструють значний приріст енергоспоживання та продуктивності.

Додаток для штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом від Meta, що змінює правила гри

Meta представляє модель штучного інтелекту Llama 3.1 405B, стверджуючи, що вона конкурує з OpenAI та Anthropic у різних завданнях. Нова система з відкритим вихідним кодом має намір кинути виклик визнаним конкурентам у сфері ШІ.

Кращі практики Rust Cargo.toml

Правила форматування Master Cargo.toml, щоб уникнути розчарувань. Послідовність Rust у порівнянні з JavaScript, а також несподіванки у Cargo.toml, які пояснюються у 9 ватах та ватманах.

ШІ: Трансформація прогнозування погоди

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.

Посилення зеленої енергетики за допомогою протонпровідних матеріалів

Інженери Массачусетського технологічного інституту визначили нові матеріали для швидкої провідності протонів, що має важливе значення для технологій чистої енергії, таких як паливні елементи. Нинішні високотемпературні неорганічні матеріали можуть бути замінені більш низькотемпературними альтернативами для більш ефективних і довговічних застосувань.

Справедливість у розподілі ресурсів: Сила рандомізації

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.