Дослідники Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту випустили відкритий набір даних TorNet, що містить радіолокаційні дані з тисяч торнадо. Моделі машинного навчання, навчені на TorNet, демонструють багатообіцяючу здатність виявляти торнадо, потенційно підвищуючи точність прогнозів і рятуючи життя людей.
Фестиваль навчання 2024 в Массачусетському технологічному інституті підкреслив важливість впровадження генеративного ШІ в освіту без заміни традиційних методів навчання. Викладачі та студенти переробляють завдання, щоб розвивати навички критичного мислення та покращувати лінгвістичні здібності, використовуючи такі інструменти, як ChatGPT.
Джулі Шах, керівник AeroAstro в Массачусетському технологічному інституті, відома своїми роботами зі штучного інтелекту та робототехніки, досліджує майбутнє співпраці людини та робота. Відзначена численними нагородами, вона очолює дослідження генеративного ШІ для більш якісної роботи.
Міністерство безпеки США створило Раду з безпеки та захисту штучного інтелекту для захисту від зловживань та іноземних загроз. Рада має на меті забезпечити безпечне впровадження та співпрацю між секторами.
Демонстрація виявлення аномалій даних за допомогою карти, що самоорганізується (SOM), була рефакторингована з C# на Python та сирий JavaScript. SOM кластеризує дані на основі евклідової відстані, виявляючи аномалії для подальшого аналізу.
Несподівано закрився Інститут майбутнього людства, заснований Ніком Бостромом у 2005 році за підтримки Кремнієвої долини. Центр попереджав про ризики, пов'язані зі штучним інтелектом, та пропагував культові ідеї на кшталт ефективного альтруїзму.
Постачальники послуг стикаються з проблемами в управлінні обурливими матеріалами в Інтернеті. Розділ 230 Закону про телекомунікації від 1996 року революціонізував відповідальність за інтернет-контент, що призвело до зростання користувацького контенту та модерації платформ.
AWS re:Invent 2023 представляє бази знань для Amazon Bedrock, що забезпечують безпечний чат з нульовим налаштуванням. Retrieval Augmented Generation розширює можливості FM-помічників зі штучним інтелектом, надаючи їм контекст у реальному часі з кураторських баз знань.
Уникайте збоїв машинного навчання, дотримуючись найкращих практик одночасного кодування. Одномоментне кодування перетворює категоріальні змінні в двійкові стовпці, покращуючи продуктивність моделі та сумісність з алгоритмами.
Модель DBRX, розроблена компанією Databricks, - це LLM з 132 мільярдами параметрів, попередньо навчений на 12 трильйонах токенів. SageMaker JumpStart пропонує легкий доступ до цієї моделі для різних завдань ML, прискорюючи розробку та розгортання.
Дізнайтеся, як інноваційна технологічна компанія XYZ зробила революцію в галузі завдяки своєму революційному програмному забезпеченню для штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній продукт підвищив ефективність і продуктивність на 50%.
Широкомовні моделі, такі як ChatGPT, можуть допомогти в аналізі публічних консультацій, але вони все ще борються зі спотворенням значень. Уряд Великої Британії вивчає можливості використання штучного інтелекту в демократії, але залишаються питання щодо його впливу на державну службу та демократію.
PyAnnote від Hugging Face інтегрований з Amazon SageMaker для діаріуша спікера. Вичерпний посібник із розгортання сегментації спікерів у AWS Cloud.
Посібник з використання Burr, OpenAI GPT4 та FastAPI для створення власного агента-асистента електронної пошти. Дізнайтеся, як вирішувати проблеми в інтерактивних програмах-агентах за допомогою винахідливості ШІ та людського керівництва.
Покращене вилучення зв'язків за допомогою Llama3-8B, доопрацьоване з синтетичним набором даних від Llama3-70B. Моделі Llama3 пропонують вражаюче підвищення продуктивності в задачах обробки природної мови.