Латиноамериканські та чорношкірі організації використовують чат-бот на Discord для залучення темношкірих виборців до голосування за Камалу Харріс. Усміхнений чат-бот, що нагадує Волл-І, ініціює розмови, щоб переконати виборців.
NVIDIA ACE представляє Nemotron-4 4B Instruct, вбудовану в пристрій невелику мовну модель для більш інтуїтивної взаємодії з ігровими персонажами. Мікросервіси ACE NIM оптимізують продуктивність і використання пам'яті для ігор зі штучним інтелектом на пристроях з GeForce RTX.
Accenture співпрацювала з Amazon Bedrock, щоб покращити обробку даних, налаштувавши стратегії розбиття на частини для підвищення ефективності NLP, зосередившись на точному пошуку інформації зі складних PDF-файлів. Використовуючи Amazon Textract і власну логіку, Accenture успішно витягувала деталізовані дані з таблиць, зберігаючи при цьому можливості узагальнення, долаючи обмеження попередніх п...
Суперечливі твіти Ілона Маска, дослідження штучного інтелекту, що розвінчує екзистенційні загрози, та звинувачення компанії Nvidia у «неправомірному збагаченні» за рахунок використання відео з YouTube для навчання ШІ. Позов вимагає статусу колективного позову для творців контенту.
Австралійський регулятор конфіденційності припинив переслідування компанії Clearview AI, незважаючи на те, що вона не виконала вимоги щодо видалення зображень облич австралійців. Clearview AI стверджує, що його база даних містить понад 50 мільярдів облич, вилучених з інтернету, в тому числі з соціальних мереж.
Amazon SageMaker Ground Truth автоматизує маркування даних, інтегруючи людських анотаторів з машинним навчанням, скорочуючи час і витрати. Нова функція обмежує доступ до попередньо призначених URL-адрес на основі IP-адреси працівника або кінцевої точки VPC, підвищуючи безпеку даних для завдань маркування.
Amazon SageMaker Data Wrangler і Canvas об'єднані, щоб запропонувати робочий простір без коду для підготовки даних і розгортання ML-моделей. Користувачі можуть легко перенести існуючі потоки Data Wrangler до Canvas, спрощуючи робочий процес ML.
Автори Андреа Бартц, Чарльз Гребер та Кірк Воллес Джонсон подали до суду на компанію Anthropic за неправомірне використання їхніх книг для навчання штучного інтелекту чат-бота Клода. У позові стверджується, що компанія використовувала піратські версії творів для навчання чат-бота.
Condé Nast співпрацює з OpenAI для інтеграції контенту Vogue, Wired та New Yorker у продукти ChatGPT та SearchGPT. OpenAI уклала угоди з такими великими видавництвами, як Time і Financial Times, на доступ до текстових архівів.
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, мають можливості, що виходять за межі людських здібностей, що викликає питання про ступінь їхнього розуміння. LLM передбачають вірогідність тексту на основі контексту, демонструючи вражаючі досягнення, але не маючи базових людських здібностей.
Дізнайтеся про моделі квантильної регресії в python, в тому числі про переваги над традиційною регресією за методом найменших квадратів. Вивчіть високорозмірну квантильну регресію за допомогою надійного пакета asgl, зосередившись на адаптивній пеналізації ласо для більш детального розуміння.
Procreate відмовляється від генеративного ШІ з етичних міркувань, генеральний директор Джеймс Куда виступає проти використання технологій в арт-індустрії. Компанія виступає проти дегуманізуючого впливу штучного інтелекту, віддаючи пріоритет людяності у творчому процесі.
Трамп публікує на платформі Truth Social згенеровані штучним інтелектом зображення Тейлор Свіфт і фанатів, які підтримують його кампанію, розмиваючи межу між пародією і передвиборчою дезінформацією. Свіфт не підтримувала Трампа, а зображення спочатку були розміщені правими акаунтами на X (колишній Twitter).
Реалізація AdaBoost з нуля на Python та C# для бінарної класифікації з використанням пеньків рішень. AdaBoost чудово працює з ненормованими даними і потребує налаштування лише кількості слабких учнів.
Класифікатор найближчого сусіда використовує минулий досвід для прогнозування, імітуючи процес прийняття рішень у реальному світі. K Модель Nearest Neighbor прогнозує на основі більшості класів найближчих точок даних, що робить її інтуїтивно зрозумілою і простою для сприйняття.