Відкрийте для себе підходи до створення масштабованих додатків для контролю якості з використанням екстрактивної та відкритої генеративної архітектур. Дізнайтеся про ретривери, зчитувачі та векторні бази даних, такі як Faiss та Pinecone, для ефективного пошуку інформації.
Роботи-дзвінки, які видавали себе за президента Байдена, збивали з пантелику виборців у Нью-Гемпширі. ШІ втручався у вибори в США. Підроблені дзвінки, пов'язані з техаськими компаніями.
Діпфейки проникли на американські вибори: фальшивий аудіозаклик Джо Байдена потрапив до виборців у Нью-Гемпширі. Інструменти штучного інтелекту дозволяють будь-кому, навіть журналістам, легко і дешево створювати оманливий аудіоконтент.
LIDS Массачусетського технологічного інституту отримує грант ARC в розмірі $1,36 млн на проєкт з моделювання інтелектуальних мереж на основі штучного інтелекту. Співпраця з університетами та стартапами для революції в енергетичному секторі за допомогою генеративних моделей ШІ та платформи HILLTOP+.
Нові графічні процесори NVIDIA RTX 500 і 1000 покоління Ada для ноутбуків пропонують потужне прискорення ШІ для професіоналів у дорозі, підвищуючи продуктивність і ефективність у різних галузях. Покращені NPU і RTX GPU, ці графічні процесори забезпечують до 14 разів більшу продуктивність генерації ШІ, в 3 рази швидше редагування фотографій і в 10 разів більшу графічну продуктивність у порівнян...
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили модель глибокого навчання для розвантаження роботизованих складів, підвищивши ефективність майже в чотири рази. Їхній інноваційний підхід може революціонізувати складні завдання планування, що виходять за рамки складських операцій.
Студенти MIT Media Lab створили Pienso для виявлення кібербулінгу, дезінформації тощо без кодування. Демонстрація в Білому домі сприяла розширенню можливостей доменних експертів для успішного використання ШІ.
LLM трансформували завдання NLP, але моніторинг їхньої продуктивності має вирішальне значення. Наша масштабована архітектура AWS пропонує візуалізацію в режимі реального часу та настроювані рішення для онлайн-моніторингу LLM, включаючи відстеження метрик семантичної схожості за допомогою вбудовувань.
Дослідіть складний, але ефективний підхід ієрархічного навігаційного малого світу (HNSW) для швидкого пошуку найближчого сусіда. Пориньте в історію та тонкощі HNSW, щоб зрозуміти його високошвидкісні можливості.
Захоплюючий розвиток великих мовних моделей (ВММ) революціонізував комунікацію, а підказки є ключем до використання їхніх здібностей до навчання в контексті. Такі компанії, як Prompting Llama та GPT-3.5, лідирують у розробці інноваційних стратегій підказок для LLM.
Пастки машинного навчання: надмірне налаштування, оманливі дані, приховані змінні. Приклади включають невдалі моделі прогнозування Covid та систему якості води. Контрольний список REFORMS запроваджено для запобігання помилкам у науці на основі ML.
У статті висвітлено розгортання ML-моделей у хмарі, об'єднання полів CS і DS та подолання обмежень пам'яті при розгортанні моделей. Ключові технології включають Detectron2, Django, Docker, Celery, Heroku та AWS S3.
Режисер Тайлер Перрі зупинив розширення студії вартістю 800 мільйонів доларів завдяки можливостям АІ-відеогенератора Sora. Sora від OpenAI вражає синтезом тексту та відео, перевершуючи інші моделі штучного інтелекту.
У статті "Пряма оптимізація преференцій" представлено новий спосіб точного налаштування фундаментальних моделей, що призводить до вражаючого зростання продуктивності з меншою кількістю параметрів. Цей метод замінює потребу в окремій моделі винагороди, революціонізуючи спосіб оптимізації LLM.
Такі моделі штучного інтелекту, як STEFANN, SRNet, TextDiffuser і AnyText, революціонізують редагування сюжетного тексту, полегшуючи зміну тексту на зображеннях, зберігаючи при цьому естетичність. Такі компанії, як Alibaba і Baidu, активно досліджують і впроваджують STE для практичного застосування, наприклад, для вдосконалення систем розпізнавання тексту.