Прогнозування зв'язків - популярна тема в соціальних мережах, електронній комерції та біології. Методи варіюються від простих евристик до просунутих моделей на основі GNN, таких як SEAL.
NVIDIA представляє DOCA Argus для кібербезпеки фабрик ШІ, що забезпечує виявлення загроз у реальному часі без впливу на продуктивність. Співпраця з Cisco забезпечує архітектуру Secure AI Factory для масштабованого та безпечного розгортання ШІ.
Останній PDF-файл OpenAI представляє LLM-агентів - системи, які самостійно виконують завдання. Ці агенти надають дієві результати, революціонізуючи інтеграцію ШІ в конвеєри.
Сучасні трансформатори зору використовують шум для підвищення ефективності виявлення об'єктів, а останні моделі включають деформовану агрегацію та просторові анкери. Угорський алгоритм у зіставленні трансформаторів DETR створює проблеми зі стабільністю, що впливає на цілі навчання запитів.
План ЄС постачати 20% світового ринку напівпровідникових чіпів до 2030 року аудитори визнали «амбітним». У звіті йдеться про те, що стратегія відірвана від реальності через стрімке зростання світового попиту на напівпровідники.
Науковий співробітник MIT MAD Александр Хтет Кьо (Alexander Htet Kyaw) поєднує штучний інтелект, доповнену реальність і робототехніку, щоб революціонізувати онлайн-покупку меблів за допомогою Curator AI. Його інновації мають потенціал трансформувати те, як ми взаємодіємо з навколишнім середовищем, і спростити складні процеси.
Уповноважений з прав дитини закликає заборонити додатки зі штучним інтелектом, які створюють фальшиві зображення неповнолітніх. Дівчата-підлітки побоюються експлуатації.
Одержимість IQ стимулює просування ШІ в США, ризикуючи знецінити цінні навички. Історія тестування IQ виявляє приховану іронію в прагненні до економічного панування.
Щоб стати інженером машинного навчання, потрібні навички в галузі статистики, математики, машинного навчання, програмної інженерії тощо. Перехід від науковця з даних або інженера-програміста - поширений шлях до високооплачуваних ролей у галузі машинного навчання.
GenAI трансформує ШІ, полегшуючи його інтеграцію в продукти, але з новими викликами. На відміну від традиційного програмного забезпечення, оцінки мають вирішальне значення для того, щоб системи ШІ працювали за призначенням.
Пробитися у світ технологій непросто через жорстку конкуренцію, але виділитися з-поміж інших за допомогою нішевих методів пошуку роботи може підвищити ваші шанси. Використовуйте розширені методи пошуку, такі як булевий пошук на таких платформах, як LinkedIn, щоб швидко знаходити конкретні вакансії.
Feel-Write, додаток для ведення журналів на основі штучного інтелекту, викликає занепокоєння щодо довіри до систем штучного інтелекту, які обробляють конфіденційні дані, що спонукає до переходу до більш ефективного управління даними та підзвітності. Поспішаючи інтегрувати інструменти ШІ, часто забувають про важливість довіри, що підкреслює необхідність відповідального прийняття рішень у будівн...
Бібліотека NumExpr стверджує, що вона до 15 разів швидша за NumPy для чисельних обчислень. Тест продуктивності показує, що NumExpr виконує завдання в 6 разів швидше, ніж NumPy.
GenAI - це не просто хайп, він має реальне застосування та приносить дохід компаніям. Дізнайтеся, як використовувати великі мовні моделі (LLM), визначаючи варіанти використання та обираючи правильну модель.
Дослідники з SMART, Массачусетського технологічного інституту, ASTAR та NUS розробляють швидкий метод виявлення мікробного забруднення в продуктах клітинної терапії, що скорочує час тестування та приносить користь важкохворим пацієнтам. Ультрафіолетова абсорбційна спектроскопія на основі машинного навчання пропонує неінвазивне виявлення без етикеток менш ніж за півгодини, забезпечуючи економіч...