Персонажі штучного інтелекту Meta, зокрема «горда чорношкіра квір-мама», викликали вірусне обговорення перед тим, як їх видалили. Незважаючи на попередні видалення, компанія планує представити більше профілів персонажів зі штучним інтелектом.
Основні оновлення в етиці ШІ на 2024 рік включають прорив у інтерпретації LLM від Anthropic, дизайн ШІ, орієнтований на людину, і нове законодавство в галузі ШІ, таке як Закон ЄС про ШІ і закони Каліфорнії, спрямовані на боротьбу з глибокими фейками і дезінформацією. Фокус на зрозумілому ШІ та розширенні можливостей людини, а також евристики для оцінки законодавства у сфері ШІ є ключовими моме...
Дослідження Маттео Буччі про кипіння, що має вирішальне значення для електростанцій, охолодження електроніки тощо, може призвести до прориву у виробництві енергії та запобігти ядерним катастрофам. Його інноваційний підхід до вивчення явища кипіння має потенціал для революції у багатьох галузях промисловості.
ШІ та прискорені обчислення NVIDIA трансформують галузі по всьому світу - від допомоги хірургам за допомогою 3D моделей до очищення океанів за допомогою керованих ШІ човнів. Ці інновації революціонізують охорону здоров'я, енергоефективність, збереження навколишнього середовища та технологічний прогрес в Африці.
Освоюємо Sensor Fusion: Аналіз виявлення перешкод за даними KITTI з використанням кольорових зображень. Глибоке занурення в детектори об'єктів YoloWorld та YoloV8 для аналізу наборів даних KITTI.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили методику, що використовує великі мовні моделі для точного прогнозування структури антитіл, допомагаючи у визначенні потенційних методів лікування інфекційних захворювань, таких як SARS-CoV-2. Цей прорив може заощадити гроші фармацевтичних компаній, гарантуючи вибір правильних антитіл для клінічних випробувань, а також може бути в...
Професор Джеффрі Хінтон попереджає, що штучний інтелект може перевершити людський, що викликає побоювання за майбутнє людства. Навіщо прагнути до чогось «дуже страшного»?
Інструменти рефлексивного генеративного ШІ, такі як GitHub Copilot та Devin. ai, автоматизують розробку програмного забезпечення з метою створення автономних платформ. Стратегія Doctor-Patient в інструментах GenAI розглядає кодові бази як пацієнтів, революціонізуючи процес автоматизації.
Джефф Кунс, найдорожчий художник у світі, відмовляється використовувати штучний інтелект у своїй творчості, незважаючи на його зростаючу популярність у світі мистецтва. Його підхід до створення знакових творів, таких як собаки з повітряних кульок та кролики з нержавіючої сталі, без використання штучного інтелекту, представлений в Альгамбрі в Гранаді, де він бачить своє мистецтво у тісному зв'я...
Моделі Transformer навчаються на основі прикладів за допомогою методів навчання в контексті (In-context learning, ICL) та підходів з використанням невеликої кількості прикладів (few-shot prompting). Механізм уваги Softmax з параметром "зворотної температури" дозволяє імітувати поведінку найближчого сусіда при обробці прикладів.
Співробітник технологічної компанії створює демонстрацію лінійної регресії, використовуючи дані, згенеровані нейронною мережею, щоб отримати уявлення про узгодженість дизайну API.
Магістерські програми вимагають зміни мислення в оцінюванні: від глазурі до пирога. Важливість оцінювання зростає в LLM через меншу кількість ступенів свободи та складність генерації ШІ.
Реалізація інструменту оптимізації резюме за допомогою Python та API OpenAI для адаптованих заявок на роботу. Дізнайтеся, як оптимізувати процес за допомогою 4-етапного робочого процесу та прикладу коду.
Сучасні найкращі практики навчання великих мовних моделей (LLM) акцентують увагу на попередній обробці даних, включаючи видалення дублікатів, вибірку даних та обробку упередженої/шкідливої мови для покращення продуктивності моделі. Розширені методи, такі як видалення дублікатів даних і видалення даних, що використовуються для наступних завдань, є важливими для забезпечення високоякісних і різно...
Порогове значення є ключовим методом управління невизначеністю моделі в машинному навчанні, що дозволяє втручатися людині в складних випадках. У контексті виявлення шахрайства порогове значення допомагає збалансувати точність і ефективність, відкладаючи невизначені прогнози для перевірки людиною, що сприяє підвищенню довіри до системи.