Експерти попереджають про зростання кількості фейків у вирішальний рік виборів, закликаючи до обережності та скептицизму. Дезінформація, спрямована на політичних діячів у соціальних мережах, викликає дедалі більше занепокоєння в усьому світі.
Amazon SageMaker спрощує побудову, навчання та розгортання ML-моделей. Скрипт на Python автоматизує ідентифікацію непрацюючих кінцевих точок для оптимізації ресурсів.
Домінування чипмейкера Nvidia в галузі штучного інтелекту ставиться під сумнів, оскільки ціна акцій компанії впала на $550 млрд від пікової ринкової вартості. Виникають питання щодо стійкості зростання.
Прорив Яна Лекуна 1989 року з використанням згорткових нейронних мереж зберіг дані просторових зображень, зробивши революцію в дослідженнях комп'ютерного зору. CNN використовують фільтри для вилучення карт об'єктів, накладання шарів для створення потужних класифікаторів зображень.
Використання LLMs та GenAI може покращити процеси дедуплікації, підвищуючи точність з 30% до майже 60%. Цей інноваційний метод корисний не лише для даних клієнтів, але й для виявлення дублікатів записів в інших сценаріях.
Організація з моніторингу цифрової брехні закривається під тиском. Еволюція медіа від друкованих видань до інтернету формує інформаційне середовище суспільства.
Трансформатори, відомі своєю революцією в НЛП, тепер чудово справляються із завданнями комп'ютерного зору. Дослідіть архітектури Vision Transformer та Masked Autoencoder Vision Transformer, які уможливили цей прорив.
Рей Курцвейл, візіонер Google у сфері штучного інтелекту, обговорює злиття з комп'ютерами у своїй новій книзі "Сингулярність наближається". Передбачення з його бестселера 2005 року стають все менш надуманими, оскільки ШІ домінує в розмові.
Актори побоюються, що їх замінять клони зі штучним інтелектом, оскільки розвиток технологій загрожує їхнім ролям у рекламі, аудіокнигах та відеоіграх. Навіть такі відомі актори, як Скарлетт Йоханссон, борються за захист своїх голосів від використання у продуктах зі штучним інтелектом.
Інженерії даних сьогодні бракує чіткого визначення, що призводить до плутанини. Перетворення необроблених даних на придатну для використання інформацію є ключовим, але вимагає належного впровадження, щоб уникнути проблем.
Тренуйте Segment Anything Model (SAM) від Meta для створення високоточних масок у будь-якій галузі, використовуючи базові моделі з відкритим вихідним кодом і точне налаштування. SAM революціонізує доступність ШІ, дозволяючи дослідникам досягати найсучасніших результатів зі скромними ресурсами.
Toys "R" Us у партнерстві з Native Foreign створили бренд-фільм за допомогою інструменту перетворення тексту на відео Sora від OpenAI, в якому розповідається історія засновника компанії. Sora генерує відеокліпи з реалістичними сценами та персонажами на основі текстових інструкцій, розширюючи межі використання технологій у комерційному виробництві.
Асистенти, що використовують генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM), трансформують інвестиційні дослідження на ринках капіталу, автоматизуючи завдання та підвищуючи продуктивність фінансових аналітиків. Ці асистенти можуть збирати та аналізувати багатогранні фінансові дані з різних джерел, дозволяючи аналітикам працювати швидше і точніше при прийнятті інвестиційних рішень.
Технології AI/ML можуть автоматизувати процеси розрахунків за деривативами, підвищуючи ефективність та зменшуючи кількість помилок в операціях на ринку капіталу. Сервіси AWS AI, включаючи технології Amazon Textract і Serverless, пропонують масштабоване рішення для інтелектуальної обробки документів у пост-торговельному життєвому циклі.
Дослідники з Токійського та Гарвардського університетів створюють реалістичну роботизовану шкіру з людськими клітинами, здатну передавати емоції. Дослідження вивчає переваги використання живої тканини для покриття роботів, підкреслюючи потенціал до самовідновлення.