Алгоритми перекладу вдосконалюються, але чи можуть вони впоратися з літературою? Пушкін порівнював перекладачів із "сценічними кіньми просвітництва", підкреслюючи важливість людського дотику в передачі ідей. Незважаючи на швидкість ШІ, нове законодавство Європейського парламенту про ШІ підкреслює необхідність прозорості та дотримання законів про авторське право.
Новий хакер використовує ASCII-арт, щоб обдурити ШІ-помічників, таких як GPT-4, обходячи правила безпеки і дозволяючи шкідливі реакції. П'ять основних моделей ШІ вразливі: GPT-3.5 та GPT-4, Gemini, Claude та Llama, які можуть надавати інструкції для створення бомб.
Побудуйте алгоритм k-середніх на Python з нуля, використовуючи бібліотеки numpy та pandas. Застосуйте його до реальної задачі семантичної сегментації супутникових знімків Аральського моря.
ЄС вимагає від Google, Facebook, X боротися з глибокими фейками задля безпеки виборів. Нові закони про штучний інтелект для боротьби з фейковим контентом - новаторський крок.
3D гаусівське розбризкування, новий метод синтезу нового вигляду, кидає виклик NeRF як домінуючій техніці представлення 3D-сцен. Цей метод використовує анізотропні гаусиани для відтворення чітких 3D-моделей у реальному часі, забезпечуючи унікальний підхід до представлення сцени та рендерингу зображень.
Стів Крамер і техаські компанії використовували штучний інтелект для створення фальшивого робота-дзвінка від імені Джо Байдена, який закликав демократів не голосувати на праймеріз у Нью-Гемпширі. Позов подано з метою відшкодування збитків та запобігання майбутнім діям, що висвітлюють небезпеку використання ШІ на виборах.
Генеративні програми штучного інтелекту, засновані на фундаментальних моделях, створюють бізнес-цінність у клієнтському досвіді та інноваціях. Виклики включають якість вихідних даних, конфіденційність даних і вартість, але такі рішення, як оперативне проектування і RAG, можуть допомогти організаціям використовувати можливості ШІ з AWS Bedrock.
Досягнення генеративного ШІ зробили революцію в інтелектуальних системах, дозволивши швидко розробити чат-бот для PGA TOUR. Результатом співпраці з AWS став прототип віртуального асистента з використанням Amazon Bedrock, який пропонує безперешкодну взаємодію з вболівальниками за допомогою вилучення даних та інтерактивних можливостей.
Менеджери, які займаються розробкою програмного забезпечення, стикаються з такими проблемами, як брак технічної експертизи, часові обмеження та ручна робота під час перегляду коду. Amazon Bedrock пропонує рішення з використанням інструментів штучного інтелекту та AWS для спрощення процесу перегляду та затвердження, що дозволяє ефективно впроваджувати зміни коду.
Робот-дзвінок, створений штучним інтелектом, який видавав себе за президента Байдена, закликав виборців штату Нью-Гемпшир не голосувати, що призвело до заборони в США на використання голосів, створених штучним інтелектом, у роботах-дзвінках. Експерти попереджають про безпрецедентну дезінформацію на виборах у 2024 році через вплив ШІ.
ШІ та ML трансформують фінанси для виявлення шахрайства, оцінки кредитоспроможності та оптимізації торгівлі. Точки доступу Amazon S3 спрощують безпечний доступ до даних у великих масштабах.
Новий диференційований алгоритм для сферичного гармонічного перетворення в JAX та PyTorch. Пакет S2FFT прискорює аналіз сферичних даних для різних областей, від астрофізики до молекулярного моделювання.
Захоплюючі новини: Моделі Gemma тепер доступні на Amazon SageMaker JumpStart! Gemma пропонує найсучасніші мовні моделі, що містять до 6 трильйонів токенів. Дізнайтеся про чудову продуктивність Gemma в різних доменах і отримайте доступ до базових моделей у SageMaker для швидкої розробки машинного навчання.
LLM на базі графічних процесорів NVIDIA дозволяють чат-ботам спілкуватися природно та допомагати у виконанні різних завдань, таких як написання коду та пошук ліків. Їх універсальність та ефективність роблять їх необхідними для таких галузей, як охорона здоров'я, роздрібна торгівля, фінанси тощо, революціонізуючи роботу зі знаннями.
Стаття про кластеризацію даних з використанням самоорганізаційної карти в C# для візуалізації та кластеризації даних. Порівнюється кластеризація SOM з методами k-середніх та DBSCAN. Демонстраційна програма використовує підмножину даних Penguin Dataset для кластерного аналізу.