OpenAI зіткнувся з негативною реакцією Скарлетт Йоханссон через новий чат-бот Sky, схожий на її героїню у фільмі «Вона». Глобальний саміт зі штучного інтелекту в Південній Кореї та звіт Інституту Алана Тьюринга про вплив АІ на вибори. Алекс Херн з Guardian обговорює останні розробки в галузі АІ з Мадлен Фінлі на BBC News.
Мультимодальні моделі, такі як Claude3 і GPT-4V, інтегрують текст і зображення для кращого розуміння. Точне налаштування LLaVA на конкретних даних підвищує продуктивність у різних галузях.
Колишній член правління OpenAI висловлює здивування з приводу публічного релізу ChatGPT у Twitter, який змістив фокус компанії. Також обговорювалися звільнення та повернення на роботу генерального директора Сема Альтмана.
Безперервна інтеграція (CI) та безперервна доставка (CD) трансформують розробку машинного навчання (ML), сприяючи співпраці, якості коду та ранньому виявленню проблем. Автоматизовані процеси в MLOps забезпечують стабільну роботу моделі та швидші ітерації для ефективної розробки моделей машинного навчання.
Цитата Пітера Друкера «What gets measured, gets managed» підкреслює важливість пріоритизації метрик для прийняття ефективних бізнес-рішень. Історія успіху Uber підкреслює важливість узгодження метрик з етапами життєвого циклу продукту для стратегічного зростання.
Президент Аргентини Хав'єр Мілей зустрінеться з технологічними гігантами в Кремнієвій долині на тлі гострої економічної кризи. Зустрічі Мілея з Пічаї, Альтманом, Цукербергом, Куком і Маском викликають подив.
Google використовує роздільну здатність сутностей для зіставлення продуктів на різних платформах, допомагаючи компаніям електронної комерції аналізувати конкурентів і порівнювати ціни. Фреймворк Entity Resolution (ER) допомагає виявляти дублікати оголошень і встановлювати конкурентні ціни в роздрібній торгівлі.
Вчені з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили новий підхід до навчання комп'ютерів визначати дії на відео, використовуючи лише транскрипт. Цей метод, який називається просторово-часовим заземленням, підвищує точність ідентифікації дій у довгих відео і може знайти застосування в онлайн-навчанні та охороні здоров'я.
Адаптація домену для LLM пояснюється в серії з 3 частин. Дізнайтеся, як ШІ-моделі борються за межі своєї «зони комфорту».
OpenAI створює комітет з безпеки та захисту для прийняття важливих рішень. Розробляється нова модель ШІ для заміни системи ChatGPT.
Phi-3 від Microsoft створює менші, оптимізовані моделі класифікації тексту, перевершуючи більші моделі, такі як GPT-3. Генерація синтетичних даних за допомогою Phi-3 через Ollama покращує робочі процеси ШІ для конкретних випадків використання, пропонуючи розуміння класифікації клікбейтів та фактичного контенту.
MIT CSAIL та Google Research представляють Alchemist - систему, яка може змінювати властивості матеріалів на зображеннях за допомогою унікального інтерфейсу. Система може покращувати моделі відеоігор, візуальні ефекти штучного інтелекту та дані для навчання роботів, пропонуючи точний контроль над такими атрибутами, як шорсткість та прозорість.
Новий TunedThresholdClassifierCV в scikit-learn 1.5 оптимізує пороги прийняття рішень для кращої продуктивності моделі в задачах бінарної класифікації. Він допомагає аналітикам даних покращувати моделі та узгоджувати їх з бізнес-цілями, точно налаштовуючи пороги на основі таких показників, як оцінка F1.
Інструменти штучного інтелекту, такі як LLM, роблять складну HR-аналітику більш доступною, покращуючи розуміння організації та прогнозуючи динаміку мережі. Поєднуючи мережевий аналіз і психологію, організації можуть отримати глибше розуміння лідерства, плинності кадрів і продуктивності команди.
Великобританія просуває «ефект Блетчлі» інститутів безпеки на саміті зі штучного інтелекту. Провідний вчений попереджає, що великі технології відволікають від ризиків ШІ.