NVIDIA представляє RTX Video HDR, що використовує штучний інтелект для перетворення відео зі стандартним динамічним діапазоном у приголомшливе HDR на дисплеях з роздільною здатністю HDR10. Новий GeForce RTX 4070 Ti SUPER пропонує підвищену продуктивність для редагування та рендерингу відео, працюючи до 2,5 разів швидше завдяки DLSS 3.
Ентузіаст науки про дані створює успішний веб-додаток зі штучним інтелектом, який обслуговує тисячі користувачів, ділячись технічними порадами та уроками, отриманими на цьому шляху, включаючи використання Next.js, FastAPI та AWS Lambda для розгортання, а також Firebase + Stripe для автентифікації користувачів та платежів.
Gemini, нова мовна модель Google, має на меті конкурувати з GPT-4 OpenAI завдяки своєму більшому розміру та мультимодальним можливостям. Однак у статті ставиться під сумнів, наскільки Gemini справді порівнюється зі своїм конкурентом, і підкреслюється необхідність подальшого вивчення результатів тестів на бенчмарках.
Дослідження смакових відмінностей між європейським та американським M&M's, де європейський шоколад сприймається як кращий. Автор проводить експеримент з іншими американцями в Данії, щоб порівняти два сорти.
Чеський драматург Карел Чапек винайшов слово "робот" у 1921 році, але був незадоволений його еволюцією до позначення механічних істот. У нещодавно перекладеній статті Чапек висловлює розчарування тим, що його оригінальне бачення роботів було підірвано, стверджуючи, що вони повинні бути засновані на науці, а не на технології.
У цій статті досліджується використання технології дифузії у створенні революційних інструментів штучного інтелекту для артистів і продюсерів. Вона заглиблюється в різницю між музикою, створеною штучним інтелектом, і людською оригінальністю, проливаючи світло на технічні аспекти, що не потребують інженерної освіти.
Amazon Textract - це ML-сервіс, який з високою точністю витягує текст і дані зі сканованих документів, автоматизуючи обробку документів для різних цілей. Він пропонує рішення для спрощення перевірки статусу вакцинації, надаючи точну інформацію з карток щеплень за допомогою запитів Amazon Textract Queries.
Спектральна кластеризація, складна форма машинного навчання, перетворює дані у форму зі зменшеною розмірністю та застосовує кластеризацію за методом k-середніх. Реалізація спектральної кластеризації з нуля на Python була складним завданням, але результати виявилися ідентичними модулю scikit-learn, причому найскладнішою частиною було обчислення власних значень і власних векторів нормалізованої ...
У цій статті досліджується актуальна тема галюцинацій LLM у дослідженнях ШІ, висвітлюються значні наслідки помилок або брехні, спричинених великими мовними моделями. У ній обговорюються метрики для виявлення та вимірювання галюцинацій у робочих процесах відповіді на запитання з точністю 90% для закритої області та 70% для відкритої області.
Оптимізуйте робочий процес у сфері науки про дані, автоматизувавши виведення даних з matplotlib за допомогою інструменту teeplot за допомогою 1 рядка коду. teeplot спрощує роботу з візуалізаціями даних, керує виведенням даних та зберігає графіки зі змістовними іменами файлів.
Нейронна мережа з одним прихованим шаром, що використовує активацію ReLU, може представляти будь-які неперервні нелінійні функції, що робить її потужним апроксиматором функцій. Мережа може апроксимувати неперервні кусково-лінійні (CPWL) та неперервні криві (CC) функції, додаючи нові ReLU-функції в точках переходу для збільшення або зменшення нахилу.
Поява таких інструментів, як AutoAI, може зменшити важливість традиційних навичок машинного навчання, але глибоке розуміння основних принципів ML все одно буде затребуваним. У цій статті розглядаються математичні основи рекурентних нейронних мереж (RNN) та досліджується їх використання для виявлення послідовних закономірностей у часових рядах даних.
У статті досліджується використання легких ієрархічних трансформаторів зору в автономній робототехніці, підкреслюється ефективність концепції спільної магістралі для багатозадачного навчання. У ній також обговорюється поява великих мультимодальних моделей та їхній потенціал у створенні уніфікованої архітектури для наскрізних рішень автономного водіння.
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту дозволили моделям імітувати людські здібності в обробці зображень і тексту, але брак пояснюваності створює ризики і обмежує впровадження. Такі критичні сфери, як охорона здоров'я та фінанси, значною мірою покладаються на табличні дані, що підкреслює потребу в прозорих моделях прийняття рішень.
Ця стаття демонструє, як пошук нейронної архітектури може бути використаний для стиснення точно налаштованої BERT-моделі, покращуючи продуктивність і скорочуючи час виведення. Застосовуючи структурне обрізання, можна зменшити розмір і складність моделі, що призведе до швидшого часу відгуку і підвищення ефективності використання ресурсів.