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

Освоєння регресора найближчого сусіда K

Регресор найближчого сусіда спрощує прогнозування неперервних значень за допомогою KD-дерев та кульових дерев. Візуальний посібник з прикладами коду для початківців, що фокусується на побудові та обчисленнях.

Розв'язання гри «Королеви LinkedIn» за допомогою лінійних рівнянь

Розв'язання гри LinkedIn Queens з використанням зворотного відстеження та лінійних рівнянь для швидкого розв'язання менш ніж за 0,1 секунди. Лінійні рівняння є швидшою альтернативою зворотному відстеженню для розв'язання обмежень гри.

ШІ проти теорій змови

Дослідження Томаса Костелло (Thomas Costello) показало, що штучний інтелект може відвернути людей від конспірологічних переконань. Штучний інтелект здатен змінювати переконання, а не лише поширювати дезінформацію.

FormulaFeatures: Розблокування здатності до прогнозування

FormulaFeatures - це інструмент для створення інтерпретованих моделей шляхом автоматичної розробки стислих, високопрогнозованих функцій. Він спрямований на підвищення точності та інтерпретованості моделей, таких як дерева рішень, покращуючи наочність прогнозів.

Неонацисти переходять на чат SimpleX і відмовляються від Telegram

Десятки неонацистів переходять з Telegram на SimpleX Chat за підтримки засновника Twitter Джека Дорсі. Екстремістські групи побоюються політики конфіденційності Telegram і шукають анонімності в цьому секретному додатку.

Оволодіння технікою чанкінгу для успіху

Удосконалюйте робочий процес RAG, розбиваючи дані на частини для отримання оптимальних результатів за допомогою моделей GPT-4. Короткі, сфокусовані вхідні дані дають кращі відповіді, балансуючи між продуктивністю та ефективністю.

Виклик інструментів і міркування в генеративних агентах ШІ

Нові агенти ШІ досягають успіху у вирішенні проблем за допомогою міркувань та прийняття рішень на основі інструментів, демонструючи вражаючі здібності, що виходять за рамки розмовних завдань. Вираження міркувань через оцінку і планування, а також використання інструментів є ключовими компонентами у створенні потужних рішень ШІ, причому деякі моделі перевершують людську точність у різних тестах.

Оволодіння технікою RAG

Доповнене генерування на основі пошуку (RAG) поєднує в собі пошук інформації та генерування мови для отримання точних відповідей. Методи RAG різноманітні, пристосовані до конкретних викликів та випадків використання, розвиваючись за межами універсального підходу.

Революційний штучний інтелект Meta створює відео зі звуком

Компанія Meta, власник Facebook, представила модель штучного інтелекту Movie Gen для створення реалістичних відео- та аудіороликів, щоб конкурувати з конкурентами. Зразки показують, як тварини плавають, люди малюють, використовуючи їхні реальні фотографії в кліпах.

Амазонський Титан і Бедрока: Ваш модний асистент у додатку

Агенти, що імітують людські дії, в парі з моделями Amazon Titan створюють персоналізований, мультимодальний модний досвід. Клієнти можуть спілкуватися природною мовою, отримувати рекомендації щодо вбрання та генерувати візуальне натхнення.

Ефективне вирішення проблем за допомогою моделювання відносин

Комп'ютерний науковець Джуліан Шун розробляє графові алгоритми для ефективного аналізу невидимих зв'язків, революціонізуючи системи онлайн-рекомендацій. Зручні у використанні фреймворки Шуна використовують паралельні обчислення для швидкого аналізу великих мереж, покращуючи роботу пошукових систем та виявлення шахрайства.

Майбутнє затоплене: Зображення зі штучним інтелектом передбачають місця призначення США під водою

Рівень моря в США може піднятися на 12 дюймів до 2050 року, що призведе до частіших приливних повеней, а 100-річні повені стануть щорічними подіями. Climate Central використовує ШІ для прогнозування впливу на громади, якщо потепління продовжиться такими темпами, як зараз.

Успіх Aviva: Створення надійної платформи MLOps за допомогою Amazon SageMaker

Aviva, провідна страхова компанія, впроваджує безсерверну платформу MLOps за допомогою AWS та Amazon SageMaker для оптимізації розгортання та моніторингу моделі ML. Автоматизуючи процеси ML, Aviva прагне покращити клієнтський досвід та ефективно обробляти зростаючі обсяги претензій.