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

Unleashing Sora: Революція у створенні відео за допомогою просторово-часових патчів

Sora від OpenAI представляє просторово-часові патчі для перетворення статичних зображень на динамічні відео, що революціонізує генерацію відео. Sora поєднує в собі архітектуру дифузії та трансформатора, що дозволяє перетворювати текст у відео, зображення у відео та відео у текст, серед інших можливостей.

Використання можливостей Amazon SageMaker Canvas для виявлення виробничих аномалій

Amazon SageMaker Canvas надає безкодовий інтерфейс для експертів у галузі для створення потужної аналітики та моделей машинного навчання, вирішуючи дилему набору навичок у прийнятті рішень на основі даних. У цій статті демонструється, як SageMaker Canvas можна використовувати для виявлення аномалій у виробничій галузі, допомагаючи виявляти несправності або незвичні операції промислових машин.

Розкрийте потужність свого графічного процесора: Чат Nvidia з RTX приносить персоналізованого чат-бота зі штучним інтелектом на ваш ПК

Nvidia випустила Chat With RTX, персоналізованого чат-бота зі штучним інтелектом, який працює на ПК з відеокартами Nvidia RTX, використовуючи відкриті LLM Mistral або Llama для пошуку та відповідей на запитання про локальні файли. Таке налаштування дозволяє спілкуватися з ШІ-моделлю, використовуючи локальні файли як набір даних, надаючи швидкі та контекстно-релевантні відповіді.

Розкриття можливостей генеративного ШІ: персоналізовані чат-боти з Amazon Redshift та Bedrock

Рішення на основі генеративного ШІ революціонізують галузі завдяки розумінню природної мови, автоматизації процесів та покращенню якості обслуговування клієнтів. Amazon Bedrock пропонує комплексну платформу для персоналізованих додатків генеративного штучного інтелекту, що використовує методи швидкого інжинірингу для оптимізації вхідних даних користувача та підвищення ефективності.

Оптимізація маркування анотацій поз за допомогою Amazon SageMaker Basic Truth

У цій статті обговорюється важливість високоякісних даних і зменшення помилок маркування в моделях оцінки пози. Вона демонструє, як спеціальний робочий процес маркування в Amazon SageMaker Ground Truth може впорядкувати процес маркування і мінімізувати помилки, що в кінцевому підсумку зменшує витрати на отримання точних міток поз.

Спрощення оберненої матриці: Алгоритм LUP у C# без вкладених помічників

У статті обговорюється реалізація оберненої до матриці функції за допомогою алгоритму LUP, з акцентом на видаленні вкладених допоміжних функцій для підвищення ефективності. Також згадуються цікаві компроміси між використанням вкладених функцій та прямого коду.

Безперервні розмови: Як чат-боти зі штучним інтелектом можуть спілкуватися цілий день без збоїв

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили рішення під назвою StreamingLLM, яке запобігає руйнуванню чат-ботів, таких як ChatGPT, під час тривалих розмов, що дозволяє створювати ефективних асистентів зі штучним інтелектом. Завдяки налаштуванню кешу ключів-значень метод дозволяє чат-боту підтримувати безперервну розмову, що робить його в 22 рази швидшим, ніж альтернативні ...

Революція штучного інтелекту: Найкращі та найдивніші рекламні ролики Суперкубка

Кілька компаній продемонстрували рекламу, пов'язану зі штучним інтелектом, на Суперкубку LVIII, зокрема Microsoft, яка висвітлила свого асистента Copilot у рекламному ролику, підкресливши його здатність вирішувати різноманітні проблеми та розширювати можливості людей. У рекламі зухвалий текст накладено на сцени, де люди долають перешкоди, а Copilot генерує такі рішення, як створення розкадрово...

Відкриваючи невидиме: Аналіз чутливості до неспостережуваної конфузії

У цій статті досліджується проблема неспостережуваного змішування в обсерваційних дослідженнях і важливість аналізу чутливості. У ній представлено простий лінійний метод для оцінки впливу неспостережуваних конфайнджерів на оцінки. Результати підкреслюють потенційну похибку модельних оцінок і необхідність враховувати неспостережувані перешкоди при інтерпретації результатів.

Революційні експерименти з ML: Подорож Booking.com з Amazon SageMaker

Booking.com співпрацював з AWS Professional Services для використання Amazon SageMaker і модернізації своєї інфраструктури ML, скоротивши час очікування на навчання моделей і експерименти, інтегрувавши основні можливості ML і скоротивши цикл розробки моделей ML. Це покращило їхній досвід пошуку та принесло користь мільйонам мандрівників по всьому світу.

Глобальна кампанія націлена на акаунти топ-менеджерів в Azure, які викрадають конфіденційні дані

Невідомі зловмисники атакують сотні облікових записів Microsoft Azure, включаючи облікові записи вищого керівництва, в рамках кампанії з викрадення конфіденційних даних і фінансових активів організацій. Зловмисники використовують персоналізовані фішингові приманки та спільні документи, щоб скомпрометувати облікові записи осіб з різними ролями та обов'язками.

Виявлення семантичних структур: Вивчаємо трансформатори та тематичне моделювання

Дізнайтеся, як трансформатори та моделювання тем допомагають інтерпретувати та розуміти семантичні структури великих даних. Вивчіть операційні визначення тем і просторове визначення семантики, а також побачите їх практичне застосування на конкретному прикладі.

Розкриття можливостей GPT-2: розвиток багатозадачних мовних моделей

У статті обговорюється еволюція моделей GPT, зокрема, зосереджується увага на покращеннях GPT-2 порівняно з GPT-1, включаючи його більший розмір та можливості багатозадачного навчання. Розуміння концепцій, що лежать в основі GPT-1, має вирішальне значення для розпізнавання принципів роботи більш просунутих моделей, таких як ChatGPT або GPT-4.

Освоєння платформ даних: Основний посібник на 2024 рік

Компанії будь-якого розміру досягають рівнів масштабування даних, які раніше були доступні лише таким гігантам, як Netflix та Uber. Потокове передавання даних та оркестрування даних стали ключовими аспектами побудови сучасної платформи даних.

Штучне спостереження: Виявлення злочинів у лондонському метро

Програмне забезпечення для спостереження зі штучним інтелектом використовувалося для моніторингу тисяч людей у лондонському метро, щоб виявити агресивну поведінку, зброю та небезпечні ситуації. Transport for London протестувала 11 алгоритмів, згенерувавши понад 44 000 попереджень, що стало першим випадком поєднання ШІ та відеозаписів у реальному часі для оповіщення персоналу в режимі реального...