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.

Універсальний базовий дохід: Зміна правил гри для суспільства?

Пілотна схема базового доходу в Ірландії забезпечує художниці Елінор О'Донован гарантовану зарплату, що дозволяє їй повністю зосередитися на мистецтві. Гарантований дохід набуває популярності як рішення проблеми впливу штучного інтелекту, заохочуючи до більш корисної роботи.

ШІ підвищує креативність, але підказує схожі історії

Система штучного інтелекту ChatGPT стимулює творчість у письменників, яким бракує хисту, але може обмежити унікальні ідеї. Дослідники вважають, що штучний інтелект може допомогти авторам у створенні історій, потенційно змінюючи творчий процес.

Прорив OpenAI: Розкрито досягнення в галузі "розумного" ШІ

OpenAI запроваджує 5-рівневу систему для вимірювання прогресу на шляху до AGI, що викликає дискусії щодо доцільності та впливу. Генеральний директор Сем Альтман прогнозує, що AGI з'явиться протягом десятиліття, підкреслюючи потенційні соціальні потрясіння.

Розкриття таємниць часових рядів для магістрів права

Фундаментальні моделі, такі як великі мовні моделі (LLM), адаптуються для моделювання часових рядів за допомогою великих фундаментальних моделей часових рядів (LTSM). Використовуючи подібність послідовних даних, LTSM має на меті навчатися на різноманітних даних часових рядів для таких завдань, як виявлення та класифікація викидів, спираючись на успіх LLM в обчислювальній лінгвістиці.

Массачусетський технологічний інститут святкує відкриття нового корпусу Шварцманського комп'ютерного коледжу

Комп'ютерний коледж ім. Стівена А. Шварцмана при Массачусетському технологічному інституті відкриває нову будівлю, сприяючи інноваціям та вирішенню глобальних проблем. Бачення Шварцмана щодо розвитку штучного інтелекту з урахуванням етичних міркувань призвело до трансформаційної співпраці з Массачусетським технологічним інститутом.

Вивільнення сили веселки: Еволюція глибоких Q-мереж

Проривний DQN Мегаакорд "Веселка" поєднує в собі 6 потужних варіантів DQN для оптимальної продуктивності в глибокому навчанні з підкріпленням. Бібліотека Stoix розбиває компоненти Rainbow, включаючи алгоритм DQN та реалізацію нейронної мережі.

Передові інновації в галузі комп'ютерного зору

TDS святкує цю подію цікавими статтями про передові технології комп'ютерного зору та розпізнавання об'єктів. Серед основних моментів - підрахунок об'єктів на відео, відстеження гравців зі штучним інтелектом у хокеї та експрес-курс з планування автономного водіння.

Суперкомп'ютер ABCI 3.0 зміцнив суверенітет Японії в галузі штучного інтелекту

Японське агентство AIST модернізує суперкомп'ютер ABCI 3.0 за допомогою графічних процесорів NVIDIA та мережі HPE для передових досліджень і розробок у галузі ШІ, зміцнюючи можливості ШІ та технологічну незалежність Японії. NVIDIA співпрацює з японською організацією METI у сфері досліджень та освіти в галузі ШІ, а генеральний директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) обіцяє підтримку генеративного...

Оптимізація налаштування моделей в Amazon Bedrock за допомогою крокових функцій AWS

Amazon Bedrock пропонує настроювані великі мовні моделі від провідних компаній у галузі штучного інтелекту, таких як AI21 Labs і Meta, з функціями AWS Step Functions для автоматизованого налаштування моделей. Користувачі можуть адаптувати відповіді моделі до своїх унікальних бізнес-потреб, скорочуючи терміни розробки та максимізуючи цінність моделі.

MIT ARCLab нагороджує інновації зі штучного інтелекту в космосі

Щільність супутників на орбіті Землі зростає: у 2023 році буде запущено 2 877 супутників, що призведе до появи нових технологій глобального масштабу. Оголошено переможців премії MIT ARCLab за інновації в галузі штучного інтелекту в космосі, яка присвячена дослідженню моделей поведінки супутників із застосуванням штучного інтелекту.

Надійність штучного інтелекту: Посібник

Дослідники Массачусетського технологічного інституту представили новий підхід до покращення оцінок невизначеності в моделях машинного навчання, що забезпечує більш точні та ефективні результати. Масштабована методика IF-COMP допомагає користувачам визначити, коли варто довіряти прогнозам моделі, особливо у сценаріях з високими ставками, таких як охорона здоров'я.

Підвищення точності RAG за допомогою моделей вбудовування SageMaker

RAG розширює великі мовні моделі шляхом включення зовнішніх даних за допомогою швидкого інжинірингу та пошуку в векторних базах даних. Точне налаштування моделей вбудовування за допомогою Amazon SageMaker підвищує точність системи RAG для конкретних доменів/завдань.