Уряд змушений визнати помилки у схваленні будівництва центру обробки даних штучного інтелекту на території зеленої зони, що призвело до незручного відступу. Рішення колишньої заступниці прем'єр-міністра Анджели Рейнер було скасоване через недостатнє врахування впливу на клімат.
Голлівудські зірки, такі як Скарлетт Йоганссон і Кейт Бланшетт, приєдналися до 800 творчих діячів, які засуджують компанії, що займаються штучним інтелектом, за несанкціоноване використання їхніх робіт. Кампанія «Крадіжка — це не інновація» звинувачує технологічні компанії у створенні платформ штучного інтелекту без належного ліцензування.
CLICKFORCE, лідер у галузі цифрової реклами на Тайвані, у партнерстві з AWS створив Lumos — інструмент маркетингового аналізу нового покоління на базі штучного інтелекту, який перетворює тижневу ручну роботу на годинний автоматизований процес. Lumos вирішує такі проблеми, як загальні результати штучного інтелекту, відсутність контексту галузі та роз'єднаність інструментів, надаючи практичні ві...
Генерація контенту на основі штучного інтелекту інтегрована в Adobe і Canva, що підвищує креативність і ефективність творців. Для роботи з креативним штучним інтелектом перевагу надають ПК з NVIDIA RTX, які забезпечують високу продуктивність і безкоштовне використання моделей.
У 2029 році в Лос-Анджелесі поліцейський вступає в гонку з часом, щоб довести свою невинність у світі, де штучний інтелект контролює правосуддя, у фільмі режисера Тимура Бекмамбетова з Крісом Праттом у головній ролі. Цей футуристичний трилер-сатира досліджує небезпеки штучного інтелекту, одночасно пропонуючи глядачам динамічні сцени та камео Джея Джексона з серіалу «Парки та зони відпочинку».
24-річний Сепехр Сарязді звинувачений у плануванні терористичного акту шляхом кидання коктейлю Молотова на заході в Голд-Кості. Імовірно, його метою було замінити уряд на альтернативну «кібернетичну» систему, що працює на основі штучного інтелекту.
Джеймі Даймон з JP Morgan попереджає, що штучний інтелект може спричинити громадські заворушення, але Дженсен Хуанг з Nvidia вважає, що технології створюватимуть робочі місця, а не знищуватимуть їх. Даймон наголошує на необхідності державної та бізнес-підтримки для працівників, які втратили роботу внаслідок розвитку штучного інтелекту.
Amazon Bedrock AgentCore Memory покращує роботу агентів штучного інтелекту, збираючи та виявляючи знання на рівні досвіду за допомогою епізодичної пам'яті. Це допомагає агентам адаптуватися, вчитися на минулому досвіді та вдосконалюватися з часом, що призводить до значного підвищення рівня успішності виконання завдань.
Швидке поширення штучного інтелекту змінює глобальну економіку, створюючи робочі місця в різних галузях, від енергетики до охорони здоров'я. Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг розглядає штучний інтелект як п'ятишаровий торт, що сприяє створенню робочих місць і економічній вигоді, підкреслюючи важливість цілеспрямованої роботи в епоху штучного інтелекту.
ChatGPT може похвалитися 800 мільйонами користувачів щотижня у 2025 році. Люди встановлюють емоційні зв'язки з чат-ботами для товариства та підтримки психічного здоров'я.
Невдала спроба оптимізації ваг у регресії найближчих сусідів за допомогою алгоритму PSO. Надмірне пристосування навчальних даних, неякісні прогнози щодо нових даних.
Економісти побоюються інвестиційної бульбашки в галузі штучного інтелекту та напруженості в Південно-Китайському морі на тлі атак Трампа на незалежність Федеральної резервної системи. Головний економіст Commonwealth Bank попереджає про нову економічну еру з іншими правилами.
Бази знань Amazon Bedrock тепер підтримують мультимодальний пошук, що дозволяє здійснювати пошук у тексті, зображеннях, аудіо та відео. Це усуває необхідність у складній спеціальній інфраструктурі та забезпечує єдиний робочий процес для різних типів медіа.
Технологічні гіганти отримали великі вигоди після того, як приєдналися до Трампа, отримавши мільярди фінансування та вигідні угоди. У TechScape також обговорюються бум центрів обробки даних у США та наслідки заборони соціальних мереж в Австралії.
Дослідники MIT виявили, що моделі машинного навчання не працюють при застосуванні до нових даних, що викликає занепокоєння щодо їх надійності та потенційних похибок. Моделі, навчені в одних умовах, можуть погано працювати в інших, що підкреслює необхідність ретельного тестування та усунення помилкових кореляцій у різних сферах.