NVIDIA висвітлює досягнення фізичного ШІ під час Національного тижня робототехніки, демонструючи технології, що формують інтелектуальні машини в різних галузях. IEEE відзначає дослідників NVIDIA за новаторську роботу в області масштабованого навчання роботів, навчання з підкріпленням у реальному світі та втіленого ШІ.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та наскрізні робочі процеси RAG для створення точних генеративних додатків ШІ. Використовуйте структури папок S3 і фільтрацію метаданих для ефективної сегментації даних у єдиній базі знань, забезпечуючи належний контроль доступу між різними бізнес-підрозділами.
Навчання еволюційної оптимізації для Kernel Ridge Regression є перспективним, але обмежується точністю 90-93% через проблеми з масштабуванням. Традиційна матрична інверсна техніка перевершує за точністю та швидкістю.
Автори критикують Meta за використання їхніх творів для навчання ШІ, але хіба творчість не будується на ідеях минулого? Приклади Мак'юена та Орвелла показують, що митці завжди черпали натхнення в інших. Видавничу індустрію звинувачують у тому, що вона випускає книжки-копії, які імітують успішні тренди.
Нове коло зі штучним інтелектом від Meta у WhatsApp викликає страх і лють серед користувачів, викликаючи занепокоєння щодо приватності та стеження в метапросторі. Користувачі запитують, чи не торгують вони мимоволі своїми даними заради зручності, наголошуючи на важливості читання умов та положень.
Мова радіологів може вводити в оману - нове дослідження Массачусетського технологічного інституту показує надмірну самовпевненість при використанні таких термінів, як «дуже ймовірно» проти «можливо». Розроблено рамки для підвищення точності повідомлень радіологів про патології, що сприятиме покращенню лікування пацієнтів.
Amazon Bedrock Evaluations тепер пропонує загальний доступ до функцій оцінювання LLM-as-a-judge та RAG, а також нові можливості BYOI для зовнішніх систем RAG. Нові метрики цитування дають глибше розуміння точності та релевантності системи RAG, оптимізуючи продуктивність та якість ШІ.
Lumi, австралійський фінтех-кредитор, використовує Amazon SageMaker AI для надання швидких кредитних рішень з точною кредитною оцінкою. Вони поєднують машинне навчання з людськими судженнями для ефективного і точного управління ризиками.
Великі мовні моделі (ВММ) можуть бути точно налаштовані за допомогою навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку від людини для узгодження з уподобаннями користувача. Цей метод, відомий як супервирівнювання, дозволяє LLM налаштовувати параметри безпосередньо до наборів даних, оминаючи потребу в послугах людського анотування.
Справи про порушення авторських прав у США проти OpenAI і Microsoft, в яких фігурують такі автори, як Та-Нехісі Коутс і Джон Грішем, були об'єднані в Нью-Йорку для підвищення ефективності. Централізація має на меті впорядкувати розгляд справ і уникнути непослідовних рішень, незважаючи на спротив авторів і ЗМІ.
Компанії переходять з OpenAI на Amazon Nova, щоб отримати економічно ефективні моделі штучного інтелекту з ширшими можливостями. Amazon Nova пропонує різні моделі, такі як Pro, Lite і Micro, кожна з яких оптимізована для різних застосувань з меншими витратами та вищою ефективністю.
Інструмент діагностики ШІ затримується; Ніцца повільно оцінюється. Виділено риторику уряду проти реальності. Розширено скринінг раку кишечника.
AWS розробляє AI Workforce - систему дронів і штучного інтелекту для безпечніших, швидших і точніших перевірок інфраструктури. Система використовує автономні дрони, оснащені сучасними датчиками та штучним інтелектом, щоб зменшити ризики для людей, підвищити ефективність та надати кращі дані для проактивного технічного обслуговування.
Угода Reddit з Google на $60 млн щодо використання даних користувачів для навчання ШІ викликає занепокоєння з приводу конфіденційності. Vana пропонує децентралізовану мережу, де користувачі володіють і контролюють свої дані, що змінює розвиток ШІ.
Інтерпретація моделі машинного навчання може бути складним завданням. Експеримент показав, що вік і дохід мають найбільший вплив на прогнозування політичних уподобань.