Розробка LLM-додатків може бути як захоплюючою, так і складною справою, адже потрібно враховувати безпеку, продуктивність і вартість. Починаючи з додатків з низьким рівнем ризику і приймаючи політику "Спочатку дешевий LLM", ви можете зменшити ризики і скоротити обсяг роботи, необхідний для запуску.
Програми генеративного штучного інтелекту, що використовують великі мовні моделі (LLM), мають економічну цінність, але управління безпекою, конфіденційністю та дотриманням нормативних вимог має вирішальне значення. Ця стаття містить рекомендації щодо усунення вразливостей, впровадження найкращих практик безпеки та побудови стратегій управління ризиками для додатків генеративного ШІ.
У цій статті досліджуються обмеження використання великих мовних моделей (ВММ) для аналізу діалогових даних і пропонується методологія "рецептів даних" як альтернатива. Методологія дозволяє створювати бібліотеку рецептів даних для багаторазового використання, покращуючи час відгуку і забезпечуючи внесок спільноти.
GeForce NOW піднімає рівень комп'ютерних ігор на мобільних пристроях завдяки підтримці високої роздільної здатності на Android, пропонуючи захоплюючий ігровий процес на ходу. Нові ігри, додані до бібліотеки, включають Stargate: Хранителі часу, Enshrouded та Metal: Hellsinger.
У статті обговорюється алгоритм розкладання сингулярних значень (SVD) та авторський процес рефакторингу алгоритму Якобі з Наукової бібліотеки GNU на Python/NumPy. Автор перевіряє свою функцію SVD з нуля за допомогою функції np.linalg.svd() і підкреслює корисність SVD в класичній статистиці та машинному навчанні.
Провідне розвідувальне агентство Великобританії попереджає, що з впровадженням штучного інтелекту зросте зловмисна кіберактивність, причому найбільшу загрозу становитимуть програми-вимагачі. ШІ знизить бар'єри для входу, дозволяючи як новачкам, так і досвідченим зловмисникам використовувати вразливості та ефективніше обходити засоби захисту.
У цій статті досліджується монокулярна оцінка глибини (MDE) та її важливість для додатків комп'ютерного зору. Вона містить покрокову інструкцію із завантаження та візуалізації даних карти глибини, запуску виведення за допомогою Marigold і DPT, а також оцінювання прогнозів глибини за допомогою набору даних SUN RGB-D.
NVIDIA представляє RTX Video HDR, що використовує штучний інтелект для перетворення відео зі стандартним динамічним діапазоном у приголомшливе HDR на дисплеях з роздільною здатністю HDR10. Новий GeForce RTX 4070 Ti SUPER пропонує підвищену продуктивність для редагування та рендерингу відео, працюючи до 2,5 разів швидше завдяки DLSS 3.
Ентузіаст науки про дані створює успішний веб-додаток зі штучним інтелектом, який обслуговує тисячі користувачів, ділячись технічними порадами та уроками, отриманими на цьому шляху, включаючи використання Next.js, FastAPI та AWS Lambda для розгортання, а також Firebase + Stripe для автентифікації користувачів та платежів.
Рішення на основі генеративного штучного інтелекту трансформують бізнес, але вони можуть призводити до фактичних неточностей. Конвеєр Retrieval Augmented Generation (RAG), що використовує стек технологій на основі штучного інтелекту, пропонує точні, прозорі та безпечні додатки для генеративного ШІ, надаючи додаткову інформацію із зовнішнього джерела знань.
Компанія Google анонсувала Lumiere - передовий відеогенератор ШІ-тексту, здатний створювати реалістичні відео з милими тваринами в різних сценаріях. Унікальна архітектура Lumiere дозволяє йому генерувати всю часову тривалість відео одночасно, досягаючи глобальної часової узгодженості.
Чеський драматург Карел Чапек винайшов слово "робот" у 1921 році, але був незадоволений його еволюцією до позначення механічних істот. У нещодавно перекладеній статті Чапек висловлює розчарування тим, що його оригінальне бачення роботів було підірвано, стверджуючи, що вони повинні бути засновані на науці, а не на технології.
Дослідження смакових відмінностей між європейським та американським M&M's, де європейський шоколад сприймається як кращий. Автор проводить експеримент з іншими американцями в Данії, щоб порівняти два сорти.
Gemini, нова мовна модель Google, має на меті конкурувати з GPT-4 OpenAI завдяки своєму більшому розміру та мультимодальним можливостям. Однак у статті ставиться під сумнів, наскільки Gemini справді порівнюється зі своїм конкурентом, і підкреслюється необхідність подальшого вивчення результатів тестів на бенчмарках.
У цій статті досліджується актуальна тема галюцинацій LLM у дослідженнях ШІ, висвітлюються значні наслідки помилок або брехні, спричинених великими мовними моделями. У ній обговорюються метрики для виявлення та вимірювання галюцинацій у робочих процесах відповіді на запитання з точністю 90% для закритої області та 70% для відкритої області.