Reddit підписує угоду про навчання ШІ на $60 млн напередодні IPO, створюючи новий прецедент для технологічних компаній. OpenAI також веде переговори з великими видавництвами щодо навчання моделей ШІ.
Вілл Сміт пародіює відео зі спагеті зі штучним інтелектом, демонструючи прогрес моделі Sora від OpenAI. Шанувальники Instagram сперечаються, чи є комічне відео Сміта згенерованим штучним інтелектом, чи ні.
Дізнайтеся, як розв'язувати задачі бінарної класифікації за допомогою байєсівських методів у Python, зосередившись на побудові моделі байєсівської логістичної регресії за допомогою Pyro. Використовуючи набір даних для прогнозування серцевої недостатності з Kaggle, стаття охоплює EDA, інженерію ознак, побудову моделі та оцінювання, висвітлюючи наявність викидів у даних та використання стандарти...
Основні положення статті: Категорії виявлення аномалій включають табличні дані, зображення та часові ряди. Для табличних даних зазвичай використовують кластеризацію за методом k-середніх та нейронний автокодер. Кодування "один-над-n-гарячим" пропонує унікальне рішення для категорійних даних при кластеризації за методом k-середніх, підвищуючи точність.
Дізнайтеся, як створювати власні команди IPython Jupyter Magic для покращення роботи з ноутбуком. Використовуйте бібліотеку Hamilton як приклад для покращення ергономіки розробки. Вивчіть можливості лінійної та клітинної магії для динамічної функціональності ноутбука.
Стаття висвітлює ризики розвитку штучного інтелекту: втручання у приватне життя та питання згоди, алгоритмічні упередження. Компанії стикаються з етичними дилемами, які можуть призвести до репутаційних втрат і втрати довіри з боку користувачів. Важливість пріоритизації відповідальної розробки ШІ для зменшення цих ризиків і побудови довіри.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили крихітну захищену терагерцову ідентифікаційну мітку для запобігання підробці, використовуючи металеві частинки в клеї для автентифікації. Модель машинного навчання виявляє підробку з точністю понад 99%.
Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші моделі великих мов для генерації коду та підказок природною мовою. Code Llama поставляється в трьох варіантах і різних розмірах, навчений на мільярдах токенів, забезпечуючи стабільні покоління з до 100 000 токенів контексту. SageMaker JumpStart пропонує доступ до низки базових моделей, вк...
OpenAI представляє Sora - революційну модель штучного інтелекту для перетворення тексту у відео, яка створює фотореалістичні HD-відео з письмових описів. За повідомленнями, вона перевершує існуючі моделі за точністю відтворення, що викликає ажіотаж серед технічних експертів та журналістів.
Nvidia випустила Chat With RTX, персоналізованого чат-бота зі штучним інтелектом, який працює на ПК з відеокартами Nvidia RTX, використовуючи відкриті LLM Mistral або Llama для пошуку та відповідей на запитання про локальні файли. Таке налаштування дозволяє спілкуватися з ШІ-моделлю, використовуючи локальні файли як набір даних, надаючи швидкі та контекстно-релевантні відповіді.
Adobe об'єднується з NVIDIA, щоб надати творцям генеративний ШІ за допомогою Adobe Firefly, а також представляє нові функції, такі як інструмент Enhance Speech з підтримкою ШІ в Adobe Premiere Pro. Естебан Торо (Esteban Toro), художник з NVIDIA Studio, використовує можливості ШІ в Adobe Photoshop і Lightroom для створення емоційно зворушливих кінематографічних портретів.
Згідно з опитуванням NVIDIA, телекомунікаційна індустрія сприймає генеративний ШІ як проривну технологію, в яку інвестують 43% фахівців. Опитування також показало, що впровадження ШІ розглядається як джерело конкурентної переваги: 56% респондентів погодилися, що це важливо для майбутнього успіху їхньої компанії.
Amazon SageMaker Canvas надає безкодовий інтерфейс для експертів у галузі для створення потужної аналітики та моделей машинного навчання, вирішуючи дилему набору навичок у прийнятті рішень на основі даних. У цій статті демонструється, як SageMaker Canvas можна використовувати для виявлення аномалій у виробничій галузі, допомагаючи виявляти несправності або незвичні операції промислових машин.
Виявлення прихованих дорогоцінних каменів: Оцінка систем RAG за допомогою тесту "голка в стозі сіна
Системи генерації з розширеним пошуком (RAG) мають вирішальне значення для реальних додатків, і тест "Голка в стозі сіна" оцінює їхню ефективність у визначенні конкретної інформації у великому масиві тексту. Відмінності в підказках і моделях можуть суттєво вплинути на результати, що підкреслює необхідність ретельної оцінки під час розробки та розгортання.
Розкладання матриць, включаючи QR і SVD, розбиває матриці на компоненти, але LQ розкладання є менш відомим типом, який є спеціальною формою QR, що застосовується до транспонування матриці. Демонстраційна програма на Python демонструє, як LQ-розклад можна використовувати для розв'язування особливих випадків лінійних рівнянь.