Генеративна штучна інтелігенція трансформує процес створення музики: компанія Splash Music співпрацює з AWS над розробкою HummingLM — передової моделі, яка дозволяє користувачам без зусиль створювати треки студійної якості. Splash Music долає виклики, пов'язані зі складністю моделі, темпами розвитку галузі та масштабуванням інфраструктури, щоб революціонізувати процес виробництва музики.
Кріс Лехейн з OpenAI заявляє, що моделі штучного інтелекту будуть представлені в Австралії, незважаючи на суперечки щодо авторських прав з Технологічною радою Австралії на SXSW Sydney. Головний директор з глобальних питань ChatGPT обговорює геополітику штучного інтелекту та майбутнє технологій Австралії на цьому заході.
Відеододаток створює реалістичні фейкові відео з Марксом і М. Л. Кінгом-молодшим. Дехто ставить під сумнів використання «історичних постатей» для юридичних випробувань. Вечір з Генріхом VIII, DJ-сет з принцесою Діаною та шопінг з Карлом Марксом у захоплюючих сценаріях.
Актори, такі як Олівія Вільямс, прагнуть контролювати сканування тіла за допомогою штучного інтелекту в умовах невизначеності в галузі. Актори та знімальна група турбуються про використання даних та майбутні ролі в міру розвитку технологій штучного інтелекту.
Національний республіканський сенатський комітет опублікував антиутопічну рекламу, в якій використовується відео з Чак Шумером, створене за допомогою технології deepfake. Штучний інтелект змушує Шумера механічно повторювати фразу про закриття уряду, а невеликий дисклеймер вказує на штучне походження відео.
«Політика гнучкості попиту може полегшити навантаження на енергомережу, спричинене роботою центрів обробки даних штучного інтелекту, знизити рахунки за електроенергію, запобігти відключенням електроенергії та допомогти клімату, винагороджуючи споживачів за менш енергоємне використання або продаж надлишкової енергії від сонячних панелей».
Джейсон Клер попереджає, що штучний інтелект посилює булінг, що призводить до тривожних наслідків для дітей. Австралійський уряд глибоко стурбований тим, що чат-боти зі штучним інтелектом пропагують самоушкодження.
Регресія з використанням ядра та хребта (KRR) прогнозує значення за допомогою функції ядра та техніки хребта. RBF є поширеною функцією ядра в моделях KRR, для якої доступні різні техніки навчання.
Короткий зміст: Пояснення системи RAG з використанням векторної бази даних та генерації відповідей LLM. API спрощують впровадження RAG, але безпека залишається проблемою.
Дослідники з MIT та MIT-IBM Watson AI Lab представляють новий метод навчання, який дозволяє моделям зорового мовлення локалізувати персоналізовані об'єкти в сцені, перевершуючи за ефективністю найсучасніші системи. Цей підхід може допомогти системам штучного інтелекту відстежувати конкретні об'єкти в часі та допомагати користувачам із вадами зору знаходити предмети в приміщенні.
Адвокат з питань імміграції Чоудхурі Рахман був спійманий на використанні програмного забезпечення на зразок ChatGPT для юридичних досліджень, марнуючи час суду на вигадані справи. Рахман не перевірив точність інформації, що викликало занепокоєння щодо використання штучного інтелекту в юридичній професії.
Лекція Джона Сірла 1984 року поставила під сумнів концепцію мислення штучного інтелекту. Сьогодні дослідники продовжують вивчати значення та навчання в штучному інтелекті.
Штучний інтелект змінює роботу ресторанів швидкого обслуговування з послугами Amazon Nova Sonic та AWS, забезпечуючи безперебійне та ефективне обслуговування за допомогою технології голосового штучного інтелекту. Інноваційна система підвищує стабільність обслуговування та оперативну ефективність, створюючи економічно вигідне рішення для ресторанів швидкого обслуговування в години пік.
Італійські видавці новин виступають проти функції AI Overviews від Google, називаючи її «вбивцею трафіку». FIEG подала скаргу до Agcom, побоюючись, що ця функція може зашкодити різноманітності ЗМІ.
Точне налаштування Amazon Nova Lite для завдань обробки документів може значно підвищити точність і знизити витрати, особливо для спеціалізованих документів, таких як податкові форми. Проблеми обробки документів, такі як складні макети та варіації якості даних, можна подолати, використовуючи LLM з функцією розпізнавання зображень для вилучення структурованої інформації.