Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Революція в обробці документів з Bedrock та Claude

Amazon Bedrock пропонує керований сервіс з провідними моделями штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що покращує робочі процеси обробки документів за рахунок автоматизації та надійності. Використовуючи Anthropic Claude 3 Sonnet на Amazon Bedrock, організації можуть досягти ефективного вилучення даних зі сканованих документів, що сприятиме трансформації бізнесу та підв...

Федеральна профспілка поліції закликає до створення порталу для боротьби з фейковими повідомленнями зі штучним інтелектом

Поліції довелося імпровізувати закони, щоб притягнути до відповідальності чоловіка за поширення фальшивих зображень жінок. Ухвалено нове законодавство, що передбачає кримінальну відповідальність за поширення відвертих зображень, згенерованих штучним інтелектом, без згоди на це.

Представляємо модель Cohere Command R від Amazon SageMaker

AWS представляє модель тонкого налаштування Cohere Command R на Amazon SageMaker, що розширює можливості LLM для корпоративних завдань. Тонке налаштування дозволяє кастомізувати для конкретних доменів, що призводить до значного підвищення продуктивності в різних галузях.

Виявлення хмар за допомогою штучного інтелекту

Супутникові знімки покращують моніторинг змін на Землі, але сегментація хмар має вирішальне значення. Для видалення хмар на знімках Sentinel-2 порівнюються такі алгоритми, як Random Forest та YOLO. Доступ до даних через Центр відкритого доступу Copernicus, Google Earth Engine або Python-пакет sentinelhub.

Америка понад усе: Союзники Трампа наполягають на домінуванні штучного інтелекту

Союзники Трампа підготували проект указу про ШІ, спрямований на розвиток військових технологій і скорочення регулювання, що сигналізує про можливу зміну політики в 2025 році. Запропонований указ включає «Манхеттенські проекти» для військового ШІ та галузевих агентств для захисту систем, що принесе користь таким компаніям, як Palantir та Anduril.

Оволодіння передовими методами пошуку у великих даних

Google DeepMind запускає проект Visualising AI, щоб дослідити методи RAG для підвищення точності пошуку. Gemini Pro обробляє контекст 2 мільйонів токенів, підкреслюючи важливість передових методів пошуку для магістрів права в таких галузях, як юриспруденція та журналістика.

Королівська промова: Відкриття відсутніх шматочків

У промові Кінга не йшлося про репресії проти іноземних працівників та законопроект про штучний інтелект. У 40 запропонованих законопроектах не вистачало деяких раніше запропонованих ідей.

Виявлення об'єктів у браузері в реальному часі за допомогою BlazeFace

Навчіть швидку, легку модель виявлення об'єктів BlazeFace для браузерних додатків у реальному часі. Використовуйте PyTorch, TFLite та JavaScript для ефективного навчання та розгортання моделі.

Розблокування операційної аналітики за допомогою Amazon Q Business

AWS представляє Amazon Q Business, чат-асистента зі штучним інтелектом, який інтегрує дані підтримки для отримання корисної інформації. Це рішення впорядковує ІТ-операції, покращує підтримку клієнтів і підвищує ефективність AWS.

Старіти з грацією: Шейла Хенкок про прийняття часу

Шейла Хенкок розмірковує про вплив штучного інтелекту на акторську майстерність та еволюцію персональних технологій. Незважаючи на освоєння Google і Zoom, штучний інтелект залишається складним викликом для ветерана акторської майстерності та письменника.

Забезпечення стабільності АІ: Строгий підхід

Нейронні мережі покращують дизайн роботів, але створюють проблеми з безпекою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробляють нові методи забезпечення стабільності, що уможливлює безпечніше розгортання роботів і транспортних засобів, керованих штучним інтелектом.

Освоєння прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж MLP

Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.

Обмеження машинного навчання в оцінці причинно-наслідкових зв'язків

Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.

Квантове машинне навчання: Боротьба з шахрайством у сфері цифрових платежів

Алгоритми машинного навчання допомагають виявляти шахрайство в режимі реального часу в онлайн-транзакціях, знижуючи фінансові ризики. Deloitte демонструє потенціал квантових обчислень для покращення виявлення шахрайства на цифрових платіжних платформах за допомогою гібридного рішення на основі квантових нейронних мереж, створеного за допомогою Amazon Bracket. Квантові обчислення обіцяють швидш...