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

Виявлення прихованих закономірностей у даних CVE за допомогою Anthropic Claude

Mend.io використовує Anthropic Claude на Amazon Bedrock для автоматизації аналізу CVE, скорочуючи 200 днів ручної роботи та забезпечуючи вищу якість вердиктів. Це демонструє трансформаційний потенціал штучного інтелекту в кібербезпеці, а також висвітлює виклики та найкращі практики інтеграції великих мовних моделей у реальні додатки.

Покращення табличних даних за допомогою Amazon Bedrock

Amazon Bedrock пропонує FM від провідних AI-компаній через єдиний API, доповнений RAG для точних відповідей. Нова функція фільтрації метаданих підвищує точність процесу пошуку в Amazon Bedrock, підтримуючи різні постачальники векторних сховищ.

Освоєння 3D гауссівського розбризкування в Python

Дізнайтеся, як рендерити бризки на 2D-зображення за допомогою швидкого рушія рендерингу CUDA. Використовуйте гауссову силу сплеску та поріг насиченості, щоб досягти реалістичного забарвлення пікселів.

Зламуючи код: Машинне навчання та сучасні сплави

Аспіранти Массачусетського технологічного інституту Шериф і Цао використовують машинне навчання для розшифровки ближнього порядку в металевих сплавах, що має вирішальне значення для розробки високоентропійних матеріалів з чудовими властивостями. Їхня робота пропонує новий підхід до налаштування властивостей матеріалів у таких галузях, як аерокосмічна промисловість та біомедицина.

Революція в обробці документів з Bedrock та Claude

Amazon Bedrock пропонує керований сервіс з провідними моделями штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що покращує робочі процеси обробки документів за рахунок автоматизації та надійності. Використовуючи Anthropic Claude 3 Sonnet на Amazon Bedrock, організації можуть досягти ефективного вилучення даних зі сканованих документів, що сприятиме трансформації бізнесу та підв...

Викриття узагальнення графів: Інваріантність до причинності

Нещодавні роботи досліджують узагальнення поза розподілом на графічних даних, вирішуючи проблему за допомогою інваріантності та причинно-наслідкового втручання. Важливість машинного навчання на основі графів полягає в його різноманітному застосуванні та представленні складних систем.

GPT-4o Mini: Майбутнє ChatGPT

OpenAI запускає GPT-4o mini на заміну GPT-3.5 Turbo в ChatGPT, пропонуючи мультимодальні можливості та нижчі витрати. Мовна модель штучного інтелекту підтримує зображення, текст та аудіопереклад за ціною 15 центів за мільйон вхідних токенів.

Штучний інтелект перехитрив зусилля з упіймання дітей-хижаків

Експерти з безпеки дітей попереджають, що хижаки засипають правоохоронців відвертими зображеннями дітей, створеними за допомогою штучного інтелекту, що ускладнює ідентифікацію та порятунок реальних жертв. ШІ-моделі можуть створювати реалістичні зображення з тривожною швидкістю, наповнюючи темну павутину і основний інтернет потенційно шкідливим контентом.

Америка понад усе: Союзники Трампа наполягають на домінуванні штучного інтелекту

Союзники Трампа підготували проект указу про ШІ, спрямований на розвиток військових технологій і скорочення регулювання, що сигналізує про можливу зміну політики в 2025 році. Запропонований указ включає «Манхеттенські проекти» для військового ШІ та галузевих агентств для захисту систем, що принесе користь таким компаніям, як Palantir та Anduril.

Розблокування операційної аналітики за допомогою Amazon Q Business

AWS представляє Amazon Q Business, чат-асистента зі штучним інтелектом, який інтегрує дані підтримки для отримання корисної інформації. Це рішення впорядковує ІТ-операції, покращує підтримку клієнтів і підвищує ефективність AWS.

Обмеження машинного навчання в оцінці причинно-наслідкових зв'язків

Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.

Королівська промова: Відкриття відсутніх шматочків

У промові Кінга не йшлося про репресії проти іноземних працівників та законопроект про штучний інтелект. У 40 запропонованих законопроектах не вистачало деяких раніше запропонованих ідей.

Освоєння прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж MLP

Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.

Старіти з грацією: Шейла Хенкок про прийняття часу

Шейла Хенкок розмірковує про вплив штучного інтелекту на акторську майстерність та еволюцію персональних технологій. Незважаючи на освоєння Google і Zoom, штучний інтелект залишається складним викликом для ветерана акторської майстерності та письменника.

Забезпечення стабільності АІ: Строгий підхід

Нейронні мережі покращують дизайн роботів, але створюють проблеми з безпекою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробляють нові методи забезпечення стабільності, що уможливлює безпечніше розгортання роботів і транспортних засобів, керованих штучним інтелектом.