Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Мета розробляють PlatoNeRF - техніку комп'ютерного зору, що використовує тіні та машинне навчання для створення точних 3D-моделей сцен, покращуючи ефективність автономних транспортних засобів та AR/VR. Поєднуючи лідар та штучний інтелект, PlatoNeRF пропонує нові можливості для реконструкцій і буде представлений на конференції з комп'юте...
Реалізація кластеризації даних k-середніх з нуля за допомогою JavaScript призвела до більш простої та зрозумілої версії. Демонстрація демонструє кодування та нормалізацію даних для алгоритму k-середніх у захоплюючій формі.
Proton, програма для захисту електронної пошти, переходить до неприбуткового фонду на чолі з генеральним директором Енді Йеном (Andy Yen). Фонд, до складу якого входить сер Тім Бернерс-Лі, має на меті поставити людей на перше місце над прибутками.
Пояснення нормалізації та кодування даних для алгоритмів машинного навчання, включаючи обчислення евклідової відстані. Демонструє ручні та програмні методи, показуючи загальну програму нормалізації та кодування на C#.
McDonald's припиняє тестування штучного інтелекту чат-бота після того, як вірусні відео з помилковими замовленнями викликали занепокоєння. Понад 100 закладів у США відмовляються від автоматизованих систем замовлень.
Nvidia випередила Microsoft та Apple і стала найдорожчою компанією у світі з ринковою капіталізацією $3,34 трлн завдяки домінуванню на ринку чипів штучного інтелекту. Акції зростають, оскільки виробник чіпів обганяє Apple, зміцнюючи свої позиції на технологічному ринку.
80% проектів зі створення штучного інтелекту зазнають невдачі через погані кейси використання або технічні знання. Gen AI спрощує складність, допомагаючи компаніям знаходити цінні застосування. "Скріпки та друзі" досліджують, як штучний інтелект допомагає задовольнити зростаючі потреби клієнтів у підтримці, підкреслюючи важливість вимірювання масштабу проблеми.
AI Agent Capabilities Engineering Framework представляє ментальну модель для проектування агентів штучного інтелекту на основі когнітивних та поведінкових наук. Фреймворк класифікує здібності на Сприйняття, Мислення, Дії та Адаптацію, щоб забезпечити ШІ-агентів для виконання складних завдань з людським рівнем майстерності.
ШІ трансформує розробку ліків, допомагаючи вченим знаходити економічно ефективні молекули з потрібними властивостями. Алгоритм SPARROW від Массачусетського технологічного інституту спрощує планування синтезу, оптимізуючи витрати та експериментальні етапи для нових ліків, агрохімікатів та спеціалізованих матеріалів.
Компанії можуть модернізувати роботу з документами за допомогою інтелектуальної автоматизації на AWS, оптимізуючи робочі процеси та підвищуючи точність. ШІ може революціонізувати фінансові процеси, автоматично витягуючи дані з електронних листів, знижуючи витрати і підвищуючи ефективність.
SoftBank розробляє технологію "усунення емоцій" на основі штучного інтелекту, яка змінює голоси розгніваних клієнтів на більш спокійні під час дзвінків до служби підтримки. Проект має на меті зменшити стрес операторів, його планують запустити до березня 2026 року, що викликало неоднозначну реакцію в Інтернеті.
Розпізнавання іменних об'єктів (NER) витягує об'єкти з тексту, традиційно вимагаючи точного налаштування. Нові великі мовні моделі уможливлюють NER з нуля, як-от Amazon Bedrock's LLMs, революціонізуючи виокремлення сутностей.
Потенціал Африки в галузі штучного інтелекту та "зелених" робочих місць вражає, але глобальна підтримка має вирішальне значення, вважає професор Патрік Веркойєн, новий ректор Університету Найробі. Маючи величезні природні ресурси і молоде населення, Африка має незаперечні перспективи, оскільки до 2050 року вона стане домівкою для кожного четвертого жителя планети.
Автоматизація управління ресурсами в навчанні на великих мовних моделях оптимізує ефективність, дозволяючи зосередитися на експериментах та інноваціях. Інтеграція AWS Trainium та AWS Batch пропонує масштабоване, економічно ефективне навчання з поглибленим вивченням зі спрощеною оркестровкою.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі мовні моделі можуть розуміти візуальний світ і генерувати складні сцени. Запропонувавши LLM самокорегувати код для зображень, вони покращили прості малюнки та навчили систему технічного зору без використання візуальних даних.