Зображення, згенероване штучним інтелектом, поширене в мережі X організацією Europe Invasion, зображує бородатих чоловіків з ножем біля парламенту. Дезінформація, поширена впливовими акаунтами після поножовщини в Саутпорті, викликає занепокоєння щодо екстремістського впливу.
Роль Cloudflare у захисті веб-сайтів від DDoS-атак викликає дебати про свободу слова та створення умов для зловживань. Spamhaus критикує Cloudflare за обслуговування сайтів з невирішеними скаргами на зловживання, що ставить під сумнів нейтралітет компанії.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як оптимізувати апаратне забезпечення для швидшого навчання GPT-2 на графічних процесорах NVIDIA, з інформацією про код синхронізації та налаштування розмірів пакетів для максимальної ефективності. Досягніть значного приросту швидкості (до 10 разів) за допомогою графічного процесора Nvidia серії Ampere.
Технічно підкований Арва Махдаві став жертвою житлової афери, довівши, що будь-кого можна обдурити. З розвитком штучного інтелекту випередити шахраїв стає дедалі складніше.
Guardrail для Amazon Bedrock забезпечує відповідальне використання ШІ, оцінюючи вхідні дані користувача та відповіді моделі. API ApplyGuardrail пропонує простоту використання та від'єднання від фундаментальних моделей, що дозволяє створювати етичний контент.
LLM показують багатообіцяючі результати в оцінці генерації SQL, з оцінками F1 0.70-0.76 при використанні GPT-4 Turbo. Включення інформації про схему зменшує кількість помилкових спрацьовувань.
Присвоєння експериментальних одиниць до методів лікування має вирішальне значення, але може бути складним завданням. Хеш-простори пропонують просте рішення для масштабованих, випадкових призначень.
Програма підтримки розвитку LLM від AWS Japan допомагає інноваційним компаніям використовувати великі мовні моделі (LLM) для стимулювання прогресу та підвищення продуктивності. Двомовна стратегія навчання LLM компанії Ricoh демонструє, як організації трансформують можливості за допомогою генеративного штучного інтелекту на AWS.
Інвестори демонструють невизначеність щодо акцій технологічних компаній, оскільки акції Nvidia та Microsoft падають, тоді як акції інших чипів зростають. Побоювання щодо надмірного ажіотажу навколо штучного інтелекту призвели до падіння акцій Nvidia на 7%, що викликає занепокоєння щодо напряму зростання ключових компаній.
Стартап Striv з Массачусетського технологічного інституту розробив технологію тактильного зондування для взуттєвих устілок, які використовують елітні спортсмени, такі як американський марафонець Клейтон Янг та ямайський олімпієць Дамар Форбс. Засновник Аксель Чен має намір представити цю технологію широкому загалу після Олімпіади 2024 року в Парижі, після успіху в VR-іграх та інтересу з боку р...
Впровадження нейромережевого автокодера для виявлення аномалій передбачає нормалізацію та кодування даних для точного прогнозування вхідних даних. Процес включає створення мережі з певними входами, виходами та прихованими вузлами, необхідними для уникнення надмірного або недостатнього пристосування.
Дослідники MIT CSAIL розробили RialTo - систему, яка створює цифрових двійників для швидшого та ефективнішого навчання роботів у певних умовах. RialTo покращила продуктивність роботів на 67% при виконанні різних завдань, легко справляючись з перешкодами та відволікаючими факторами.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили Thermometer - метод калібрування, пристосований до великих мовних моделей, що забезпечує точні та надійні відповіді на різноманітні завдання. Thermometer передбачає побудову меншої моделі на основі LLM, зберігаючи точність і водночас зменшуючи обчислювальні витрати, що в кін...
Керівники NVIDIA та Zoox обговорили інновації та співпрацю в галузі AV, підкресливши унікальний дизайн роботаксі Zoox та використання технологій NVIDIA для автономної роботи. Підхід Zoox, заснований на моделюванні, на базі графічних процесорів NVIDIA, прискорює розробку AV та підвищує безпеку і продуктивність своїх роботаксі.
Прогнози моделі машинного навчання у виявленні шахрайства з кредитними картками, оцінені за допомогою матриці плутанини та метрик. Розуміння істинно позитивних, хибнопозитивних, хибнонегативних та істинно-негативних результатів має вирішальне значення для оцінки продуктивності моделі.