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».
Програмне забезпечення Refashion, розроблене MIT та Adobe, має на меті зменшити кількість текстильних відходів, дозволяючи користувачам створювати одяг, який можна переробляти, адаптуючи його до модних тенденцій та змін фігури. Цей інструмент розбиває дизайн одягу на модулі, що дозволяє легко налаштовувати та створювати прототипи універсального одягу всього за 30 хвилин.
Principal Financial Group модернізувала обслуговування клієнтів за допомогою Genesys, Amazon Lex та Amazon QuickSight. Рішення з автоматизації прискорили розробку на 50%, підвищивши надійність розгортання та максимально збільшивши ефективність.
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.
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.
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.
Штучний інтелект відкриває нові перспективи для гумору з мультфільмами First Dog. Товари та принти можна знайти в магазині First Dog.
Amazon Bedrock тепер підтримує ітеративну точну настройку моделей штучного інтелекту, що дозволяє здійснювати поступові коригування та постійне вдосконалення без необхідності починати з нуля. Такий підхід зменшує ризики, оптимізує продуктивність на основі реальних відгуків та враховує мінливі вимоги бізнесу.
Лекція Джона Сірла 1984 року поставила під сумнів концепцію мислення штучного інтелекту. Сьогодні дослідники продовжують вивчати значення та навчання в штучному інтелекті.
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.
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.
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.
Короткий зміст: Пояснення системи RAG з використанням векторної бази даних та генерації відповідей LLM. API спрощують впровадження RAG, але безпека залишається проблемою.