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

Гармонія в уподобаннях

Вирівнювання переваг (ВП) покращує великі мовні моделі (ВММ), узгоджуючи поведінку моделі зі зворотним зв'язком з людиною, роблячи ВММ більш доступними та популярними в генеративному ШІ. RLHF з багатоадаптерним PPO на Amazon SageMaker пропонує комплексний, зручний підхід для реалізації PA, покращуючи продуктивність моделі та узгодження з користувачем.

Псевдообернена матриця: Розкрито ітеративний алгоритм

У статті представлено нову елегантну ітераційну техніку для обчислення псевдооберненої матриці Мура-Пенроуза. Метод використовує градієнт обчислення та ітераційні цикли для наближення до істинної псевдооберненої, що нагадує методи навчання нейронних мереж.

Втрата роботи через штучний інтелект: Короткостроковий біль, довгостроковий виграш?

Інститут Тоні Блера прогнозує, що ШІ може витіснити 1-3 мільйони робочих місць у Великобританії, але призведе до зростання безробіття на сотні тисяч. Щорічно протягом десятиліть витісняється від 60 до 275 тис. робочих місць, створюючи нові ролі.

Підвищіть рівень підтримки клієнтів за допомогою агентів Amazon Bedrock

Генеративний ШІ революціонізує підтримку клієнтів завдяки агентам Amazon Bedrock Agents, інтегруючи API корпоративних даних для персоналізованих відповідей. Приклад роздрібного продавця автозапчастин демонструє, як агенти ШІ покращують взаємодію з клієнтами, отримуючи доступ до API інвентаризації та каталогів, миттєво надаючи детальну інформацію.

Робот-арт продали на аукціоні за $1 млн

Ai-Da, вдосконалений людиноподібний робот, продає на аукціоні Sotheby's портрет Алана Тьюринга за $1,08 млн, перевершивши всі очікування. Картина висотою 2,2 м під назвою «A.I. God» стала першим твором мистецтва, створеним роботом і виставленим на аукціон.

Історія успіху SageMaker від Zalando

Zalando вирішує проблеми ціноутворення зі знижками за допомогою алгоритмічних рішень для оптимальних знижок і максимізації прибутку. Підхід «прогнозуй, а потім оптимізуй» використовує минулі дані для визначення попиту на рівні товару та рівня запасів, покращуючи навчальні множини для точних прогнозів, що залежать від знижок.

Розплутування генних зв'язків: Причинно-наслідкова теорія

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили метод ефективного групування генів, використовуючи лише дані спостережень, що дозволяє виявити основні причинно-наслідкові зв'язки. Ця методика може призвести до більш точного лікування хвороб завдяки визначенню потенційних генних мішеней у більш точний та економічно ефективний спосіб.

Революціонізуйте творчі робочі процеси зі стабільним штучним інтелектом

Генеративний ШІ від Stability AI трансформує створення візуального контенту для медіа, реклами та індустрії розваг. Нові моделі Amazon Bedrock пропонують покращені можливості перетворення тексту на зображення, підвищуючи креативність та ефективність маркетингу та сторітелінгу.

Розблокування інсайтів за допомогою Amazon Bedrock: Аналіз аудіо-транскриптів Amazon Transcribe

Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.

Створюйте приголомшливі інтерфейси для програм штучного інтелекту за допомогою AWS та Python

Генеративний ШІ відкриває нові можливості, але фахівці з обробки даних стикаються з труднощами при розробці інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.

Революціонізація клієнтських подорожей за допомогою глибинного навчання

Моделі ML можуть розробляти оптимальні клієнтські подорожі, поєднуючи глибоке навчання з методами оптимізації. Традиційні моделі атрибуції не справляються з цим завданням через позиційну атрибуцію, контекстну сліпоту та статичні значення каналів.

Використання можливостей HOG у комп'ютерному зорі

Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG) - це ключовий алгоритм виділення ознак для задач виявлення та розпізнавання об'єктів, що використовує величину та орієнтацію градієнта для створення значущих гістограм. Алгоритм HOG передбачає обчислення градієнтних зображень, створення гістограм градієнтів і нормалізацію для зменшення варіацій освітлення.

Розкрийте свій творчий потенціал: Використання генеративного ШІ в Obsidian

Ентузіасти штучного інтелекту інтегрують великі мовні моделі в робочі процеси, використовуючи такі програми, як Obsidian, і плагіни, такі як Text Generator і Smart Connections. Підключивши Obsidian до LM Studio, користувачі можуть генерувати нотатки за допомогою LLM з параметрами 27B, прискореного за допомогою RTX, для оптимізованого перегляду веб-сторінок і управління складними проектами.