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 світлофорів за допомогою Amazon Rekognition

Державні та місцеві органи влади щорічно витрачають 1,23 мільярда доларів на сигналізацію перехресть, тоді як водії втрачають 22 мільярди доларів через затори. Технологія штучного інтелекту Amazon Rekognition може зменшити затори та витрати, автоматично розпізнаючи об'єкти на перехрестях.

Суперінтелект ШІ: Лише кілька тисяч днів до нього

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман (Sam Altman) бачить майбутнє з надрозумним штучним інтелектом протягом наступного десятиліття, що прискорить розвиток людства. OpenAI прагне створити AGI - технологію, яка може зрівнятися з людським інтелектом, з потенціалом суперінтелекту перевершити людські здібності.

Перетворення тексту на розмову: Сила генеративного ШІ

Дізнайтеся, як створити відеоролик зі статті за допомогою Gemini, Text to Speech і MoviePy. Відкрийте для себе можливості генеративного штучного інтелекту Google для створення контрольованого контенту.

Революція у сфері домоволодіння з AWS

Rocket Mortgage представляє Rocket Logic - Synopsis, інструмент штучного інтелекту на базі AWS, який заощаджує 40 000 годин роботи команди щорічно та збільшує кількість рішень, прийнятих з першого дзвінка, на 10%. Зосереджуючись на можливостях самообслуговування та спрощених процесах, Rocket прагне покращити взаємодію з клієнтами та розширити можливості адвокатів клієнтів для отримання більш з...

Освоєння RAG-оцінки без достовірних даних

Оцініть RAG-моделі без базової істини, використовуючи поріг пошуку векторної схожості та декілька LLM в якості суддів. Дізнайтеся про ефективні стратегії та метрики для оцінки продуктивності пошуку та генерації.

AI Hosts: Майбутнє ресторанних бронювань

Голосовий асистент Жасмин з ресторану Bodega в Сан-Франциско розчаровує відсутністю місць для сидіння у внутрішньому дворику. Приєднуйтесь до зростаючої тенденції використання голосових помічників у таких великих містах, як Нью-Йорк, Майамі та Атланта.

Феєрверкові дрони зі штучним інтелектом: Колаборація з пороховим мистецтвом

Цай Го-Цян створює вибухове мистецтво в Лос-Анджелесі, використовуючи власну програму ChatGPT та армію дронів, щоб дослідити долю людства за допомогою штучного інтелекту. Відомий своїми масивними феєрверками, художник тепер заглиблюється у загрозу штучного інтелекту.

Навігація галюцинаціями в технологіях

Інженер з автоматизації документообігу наголошує на важливості запобігання галюцинаціям в АІ-рішеннях, щоб уникнути дорогих помилок. Рекомендує використовувати малі мовні моделі для швидших і точніших результатів і мінімізувати залежність від великих мовних моделей.

Розкрийте силу причинно-наслідкових зв'язків у ваших даних

Виявляти причинно-наслідкові зв'язки в даних, що виходять за рамки кореляцій, використовуючи причинно-наслідкові міркування та графіки. Розуміти історію, що стоїть за даними, щоб уникнути неправильної інтерпретації та проводити кращий аналіз.

Досліджуючи походження життя

У другій частині серії статей про рівняння Дрейка розглядається ймовірність існування придатних для життя планет у галактиці Чумацький Шлях. Моделювання на основі даних показує, що 1-20% планет у будь-якій системі можуть перебувати в зоні, придатній для життя, із середнім показником 10%.

Космічний зв'язок

Оцінка інопланетних цивілізацій: Частина 3 Серії рівнянь Дрейка досліджує, скільки розумних цивілізацій можуть спілкуватися з нами зараз. Від 10 до 20% цивілізацій розвивають технології зв'язку, які можна виявити, при середньому показнику 15%.

Покращення програм штучного інтелекту за допомогою динамічної інтеграції веб-контенту

Amazon Bedrock Agents дозволяє розробникам створювати автономних агентів, використовуючи великі мовні моделі для складних міркувань і генерації дій. Інтеграція API веб-пошуку розширює можливості чат-ботів, забезпечуючи пошук в інтерфейсі чату в режимі реального часу для динамічного пошуку інформації.

Освоюємо навчання з підкріпленням: Конструювання функціонального стану

Покращення лінійних методів у навчанні з підкріпленням шляхом ефективного врахування особливостей стану, не виходячи за межі лінійного простору оптимізації. Додавання взаємодії між коефіцієнтами вагового вектора w для покращення апроксимації без перетворення задачі оптимізації на квадратичну.