Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Революція в цифровому середовищі з мікросервісами NVIDIA NIM

NVIDIA представила на SIGGRAPH досягнення в галузі генеративного фізичного ШІ, включаючи мікросервіси NIM для створення інтерактивних візуальних агентів ШІ та навчання фізичних машин. Ця технологія трансформує такі галузі, як виробництво та охорона здоров'я, дозволяючи роботам та автоматизованим системам ефективніше орієнтуватися в навколишньому середовищі.

Оптимізуйте прогнозування за допомогою SageMaker Canvas

Amazon Forecast, запущений у 2019 році, тепер переводить користувачів на Amazon SageMaker Canvas для швидшого та економічно ефективнішого прогнозування часових рядів з підвищеною прозорістю та можливостями побудови моделей. SageMaker Canvas дозволяє на 50% швидше будувати моделі та на 45% швидше робити прогнози, а також забезпечує чудову прозорість моделей і можливість навчати ансамбль моделей...

Каліфорнійський план безпеки штучного інтелекту

Каліфорнійський законопроект SB-1047 викликає дебати про безпеку ШІ, зосереджуючись на запобіганні «критичної шкоди», такої як кібератаки та масові жертви. Критики побоюються, що законопроект може перешкодити безпечним розробкам ШІ, оскільки він наближається до фінального голосування в Асамблеї штату в серпні.

Підвищення кібербезпеки за допомогою ШІ: демонстрація імунної системи на C#

Штучні імунні системи (AIS) імітують біологічні імунні системи для виявлення вторгнень, використовуючи антитіла для виявлення підозрілих мережевих пакетів. Демонстраційна симуляція на C# демонструє, як лімфоцити запускають сповіщення лише після певного порогу виявлення, зменшуючи кількість хибних тривог.

Регулятори розправилися з X Ілона Маска за збір даних

Платформа Ілона Маска X зіткнулася з негативною реакцією через порушення правил GDPR Великобританії та ЄС через використання попередньо встановлених прапорців зі згодою. Регулятори даних розслідують діяльність X за фактом отримання згоди користувачів на використання систем штучного інтелекту без їхнього відома.

Азартна гра Цукерберга з високими ставками

Інвестори ставлять під сумнів рентабельність витрат на ШІ в $1 трлн, оскільки Meta випускає потужну систему Llama 3.1 405B безкоштовно. Інвестиції Цукерберга в чіпи в розмірі $10,5 млрд підкреслюють високу вартість розробки ШІ.

Повстання луддитів: боротьба зі штучним інтелектом у сучасну епоху

Компанії зіткнулися з негативною реакцією після впровадження штучного інтелекту для рекомендацій продуктів, що призвело до вибачень і скасування замовлень. Анти-АІ настрої зростають, оскільки споживачі відкидають підроблений ШІ-контент у різних галузях.

ШІ: Мовчазний спостерігач на Олімпіаді

Париж перебуває у стані підвищеної готовності до Олімпіади: 40 000 бар'єрів та штучний інтелект для протидії загрозам безпеці. Французькі чиновники відзначили сотні потенційних екстремістів, що викликає занепокоєння щодо приватного життя і громадянських свобод.

Приєднуйтесь до Ars для участі в інфраструктурних заходах у Сан-Хосе та Вашингтоні!

Ars Technica співпрацює з IBM для проведення очних заходів на тему ІТ-стійкості та майбутнього в Космічному центрі Х'юстона. Цього року на двох зустрічах на узбережжі відбудуться панельні дискусії та «щасливі години» для нетворкінгу.

Освоєння моделювання даних для вашого сховища даних

Моделювання даних створює концептуальне представлення взаємозв'язків між даними. Вимірне моделювання від Kimball пропонує високопродуктивний доступ і масштабованість відповідно до мінливих потреб бізнесу.

Відкриваючи майбутнє штучного інтелекту: сила безперервного навчання

Безперервне навчання необхідне для того, щоб моделі ШІ могли адаптуватися до мінливого середовища, не втрачаючи раніше набутих знань. Дослідники вивчають такі методи, як регуляризація та відтворення, щоб збалансувати стабільність і пластичність у навчанні моделей.

Штучний інтелект революціонізує кіновиробництво: тримайтеся міцніше!

Штучний інтелект трансформує кіноіндустрію, порушуючи питання автентичності та прозорості. Генеративний ШІ стрімко розвивається, залишаючи кінематографістів на «дикому заході» етичних дилем.

Оптимізація даних за допомогою нейронного автокодера на C#

Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.

Демістифікація MLOps: оптимізація операцій машинного навчання

Компанії інвестують у команди з науки про дані, щоб використовувати системи машинного навчання для досягнення кращих результатів. MLOps застосовує принципи DevOps для безперервної роботи великомасштабних систем машинного навчання для покращення співпраці та автоматизації.