Технології AI/ML можуть автоматизувати процеси розрахунків за деривативами, підвищуючи ефективність та зменшуючи кількість помилок в операціях на ринку капіталу. Сервіси AWS AI, включаючи технології Amazon Textract і Serverless, пропонують масштабоване рішення для інтелектуальної обробки документів у пост-торговельному життєвому циклі.
Прибутки Curries зросли на 10% завдяки телефонам/комп'ютерам зі штучним інтелектом, незважаючи на падіння продажів у Великій Британії. Samsung Galaxy S24 став бестселером завдяки інструментам для фотографування/перекладу зі штучним інтелектом.
OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.
Остання модель штучного інтелекту від Anthropic, Claude LLM, перевершує конкурентів у кодуванні та міркуваннях на основі тексту. Покращена версія демонструє покращені здібності до нюансів, гумору та написання природного контенту, а також надає пріоритет безпеці та прозорості завдяки зовнішньому оцінюванню.
Зменшення розмірності за допомогою PCA та нейронного автокодера в C#. Автокодер зменшує розмірність змішаних даних, PCA - лише числових. Автокодер корисний для візуалізації даних, ML, очищення даних, виявлення аномалій.
ChatGPT забезпечує дослідження автономного водіння у Wayve, використовуючи фреймворк LangProp для оптимізації коду без тонкого налаштування нейронних мереж. LangProp, представлений на семінарі ICLR, демонструє потенціал LLM для покращення водіння за допомогою генерації та вдосконалення коду.
Дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Крузі, Каліфорнійського університету в Девісі, LuxiTech та Університету Сучжоу розробили мовну модель ШІ без матричного множення, що потенційно зменшує вплив на навколишнє середовище та операційні витрати на системи ШІ. Домінування Nvidia на ринку графічних процесорів для центрів обробки даних, які використовуються в таких системах штучного ін...
Великі мовні моделі (ВММ) уможливлюють спілкування, подібне до людського, але можуть також поширювати дезінформацію та шкідливий контент. Захисні екрани мають вирішальне значення для зменшення ризиків у застосуванні LLM, забезпечуючи безпечні та бажані результати.
Ansys використовує технології NVIDIA для вирішення складних завдань у проектуванні 3D-ІС на конференції з автоматизації проектування. Використовуючи NVIDIA Omniverse і Modulus, інженери Ansys можуть оптимізувати продуктивність і надійність чіпів за допомогою сурогатних моделей на основі ШІ для швидшого моделювання.
Центр довгострокової стійкості закликає уряд Великобританії відстежувати інциденти, пов'язані зі штучним інтелектом, щоб запобігти ризикам. У звіті пропонується створити систему реєстрації зловживань і несправностей ШІ для кращої обізнаності.
Документальний фільм досліджує АІ-грифботів, які імітують померлих близьких, порушуючи питання про етику цифрової індустрії загробного життя. Емоційна подорож письменника Джошуа Барбо з віртуальною дівчиною Джесікою демонструє надзвичайний потенціал проекту "Грудень".
Чат-бот GeoGPT, що фінансується Китаєм, викликає занепокоєння серед геологів через потенційну цензуру та упередженість, розроблений за підтримки IUGS. Орієнтований на дослідників глобального півдня, він використовує величезні обсяги даних для поглиблення розуміння наук про Землю.
Krikey AI використовує Amazon SageMaker Ground Truth для ефективного маркування величезних обсягів даних для своєї інноваційної платформи 3D-анімації, демократизуючи створення ШІ-анімації. Це партнерство дозволяє Krikey AI швидко отримувати високоякісні мітки, пристосовані до їхніх потреб, що прискорює розробку їхньої моделі перетворення тексту в анімацію.
Звукозаписні компанії подали позови проти AI-генераторів пісень Suno та Udio за порушення авторських прав, вимагаючи по $150 000 за твір. Позови, подані великими лейблами, такими як Sony, Universal і Warner Records, щодо використання музики артистів.
Класифікація найближчого центроїда виявилася неефективною для складних прогнозів, показавши лише 55% точності на тестових даних. Він найкраще підходить для порівняння з більш потужними методами класифікації, такими як нейронні мережі.