DDPG покращує медичну робототехніку, керовану штучним інтелектом, вирішуючи проблему безперервного управління діями. Фреймворк Actor-Critic в DDPG поєднує в собі DPG і DQN для підвищення стабільності та продуктивності в середовищах з безперервними діями.
Берлінська компанія Vay пропонує унікальний сервіс телеводіння з використанням технології NVIDIA для безпечного дистанційного керування автомобілем у реальному часі. Vay змінює мобільність завдяки автономному водінню, керованому людиною та визначеному штучним інтелектом, встановлюючи новий стандарт у міському транспорті.
Графічні процесори NVIDIA RTX забезпечують 1300 найкращих результатів у іграх і творчості на основі ШІ. Приєднуйтесь до #WinterArtChallenge, щоб продемонструвати своє мистецтво та виграти можливість з'явитися в соціальних мережах NVIDIA Studio.
Інструменти штучного інтелекту Apple можуть переписувати тексти та електронні листи, але лінгвісти попереджають про втрату нюансів і характеру. Технологія спрямована на те, щоб користувачі звучали більш дружелюбно або професійно.
Масштабовані симуляції з OpenUSD і NVIDIA Omniverse сприяють розвитку робототехніки, забезпечуючи реалістичне тестування і навчання ШІ у віртуальних середовищах. Такі компанії, як Cobot і Field AI, використовують Isaac Sim для перевірки продуктивності роботів і створення моделей ШІ для різноманітних застосувань.
Китай розслідує антимонопольні порушення компанії Nvidia на тлі обмежень у секторі виробництва мікросхем у США, які впливають на ШІ та ігрові чіпи. Державна адміністрація з регулювання ринку (SAMR) проводить розслідування, не уточнюючи, в чому саме полягають порушення.
Даніела Рус з Массачусетського технологічного інституту отримала премію Джона Скотта 2024 року за новаторські дослідження в галузі робототехніки, які переосмислюють можливості роботів за межами традиційних норм. Робота Рус зосереджена на розробці зрозумілих алгоритмів для створення колаборативних роботів, здатних вирішувати реальні проблеми, підкреслюючи синергію між тілом і мозком для інтелек...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили систему, що використовує великі мовні моделі для перетворення складних пояснень ШІ на просту мову, покращуючи розуміння користувача. Система оцінює якість розповіді, що дозволяє користувачам довіряти прогнозам машинного навчання і налаштовувати пояснення відповідно до конкретних потреб.
Pixtral 12B, найсучасніша модель мови технічного зору Mistral AI, чудово справляється з текстовими та мультимодальними завданнями, перевершуючи інші моделі. Вона має нову архітектуру з 400-мільйонним візуальним кодером і 12-мільярдним трансформаторним декодером, що забезпечує високу продуктивність і швидкість для розуміння зображень і документів.
Короткий зміст: Дізнайтеся про три безкоштовні рішення для ефективного покращення якості даних. Використовуйте олдскульні трюки роботи з базами даних, створюйте кастомні дашборди та генеруйте лінійки даних за допомогою Python. Спростіть процеси та зменшіть складність для покращення якості даних.
Моделі класифікації надають не лише відповіді, але й рівні впевненості через оцінки ймовірності. Дізнайтеся, як сім основних класифікаторів обчислюють і візуально виражають достовірність своїх прогнозів. Розуміння прогнозованої ймовірності є ключовим для інтерпретації того, як моделі роблять вибір з різним рівнем впевненості.
Реалізував регресію AdaBoost з нуля за допомогою Python, досліджуючи дерева рішень та компоненти k-найближчих сусідів. Знайшов оригінальну вихідну статтю для алгоритму AdaBoost. R2, зіткнувшись із складним, але корисним інженерним процесом.
Два підходи до аналізу мультимодальних даних: спочатку вбудовуємо, потім робимо висновки за допомогою Amazon Titan Multimodal Embeddings та спочатку робимо висновки, потім вбудовуємо за допомогою Anthropic's Claude 3 Sonnet. Оцінювання за допомогою набору даних SlideVQA, що надає стислі відповіді на запитання користувачів.
Дослідники MIT CSAIL розробили ContextCite - інструмент для підвищення довіри до контенту, створеного штучним інтелектом, шляхом визначення зовнішніх джерел контексту. Цей інструмент допомагає користувачам перевіряти твердження, відстежувати помилки до джерел і виявляти галюцинації.
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, швидко розвиваються, але можуть демонструвати політичну упередженість. Дослідження Массачусетського технологічного інституту ставить під сумнів, чи можуть моделі винагороди бути одночасно правдивими та неупередженими.