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 розробці ROS з інструментами штучного інтелекту від NVIDIA

NVIDIA та партнери представляють інструменти генеративного ШІ для розробників ROS, що покращують сприйняття та взаємодію роботів. ROSCon демонструє нові вузли ШІ, робочі процеси симуляції та можливості Isaac ROS 3.2 для передової розробки робототехніки.

Йорк, Мур і творці об'єдналися проти загрози штучного інтелекту

Бйорн Ульвеус з Abba, Джуліанна Мур і Том Йорк приєдналися до 10 500 підписантів, які застерігають АІ-компанії від неліцензійного використання творчих робіт. Юридичні баталії загострюються навколо використання інтелектуальної власності для навчання ШІ-моделей, таких як ChatGPT.

Революційний ML: реляційне глибоке навчання

Беріть участь у реляційному глибокому навчанні (RDL), безпосередньо навчаючись на реляційній базі даних, перетворюючи таблиці на графік для ефективного виконання завдань ML. RDL усуває етапи функціональної інженерії, навчаючись на необроблених реляційних даних, підвищуючи продуктивність та деталізацію моделі.

Відновлення після аварій Amazon SageMaker з користувацькою EFS

Amazon SageMaker пропонує безшовну платформу ML в AWS. Нові функції, такі як SageMaker Studio, покращують можливості співпраці та аварійного відновлення для аналітиків даних та інженерів з машинного навчання.

Медіамагнат проти AI-фірми: Судова битва за авторське право

Dow Jones і New York Post подали до суду на Perplexity AI за «незаконне копіювання» творів, захищених авторським правом. Суперечка підкреслює напруженість у відносинах між видавцями та технологічними компаніями щодо використання штучного інтелекту.

Опановуємо дискретизацію: Візуальний посібник для початківців

Дізнайтеся про 6 креативних способів розбиття чисел на категорії для попередньої обробки даних. Дискретизація перетворює безперервні змінні на категоріальні ознаки для кращої продуктивності моделі.

Освоєння генеративного ШІ з агентами Amazon Bedrock Agents

Агенти Amazon Bedrock Agents спрощують розробку генеративних додатків ШІ, організовуючи багатоетапні завдання за допомогою базових моделей і розширеної генерації запитів (Retrieval Augmented Generation). Архітектурні міркування та фреймворки IaC підвищують надійність, масштабованість і безпеку розробки агентів для розмовних додатків ШІ.

Познайомтеся зі співробітниками Microsoft, які працюють зі штучним інтелектом: Ваші нові помічники для клієнтських запитів

Microsoft представляє автономних агентів штучного інтелекту для використання клієнтами, що дозволяють створювати віртуальних співробітників для різних завдань. Компанія пропонує 10 готових ботів для таких ролей, як управління ланцюгами поставок та обслуговування клієнтів.

Оптимізація верифікації ШІ

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили SymGen, щоб допомогти фактчекерам швидко перевіряти відповіді з великих мовних моделей, надаючи цитати, які безпосередньо посилаються на вихідний документ, що прискорює час перевірки приблизно на 20%. SymGen дозволяє користувачам вибірково фокусуватися на певних частинах тексту, щоб забезпечити точність, що потенційно підвищує до...

ШІ-сканування революціонізує виявлення переломів кісток у Національній службі охорони здоров'я

Рентгенівське доповнення вартістю 1 фунт стерлінгів має на меті запобігти пропущеним переломам в Англії, зменшуючи помилки при первинній діагностиці. До 10% переломів не діагностуються, що зумовлює потребу в цьому економічно ефективному рішенні.

Звільнись: спрости своє мислення

Не читайте нічого, що пише ChatGPT - чат-боти зі штучним інтелектом часто створюють заплутаний текст, що збиває з пантелику. Будьте простішими, не витрачайте час на розшифровку непотрібних «помиїв».

Затримки в системі охорони здоров'я: Смертельний наслідок

Міністр охорони здоров'я та Кейр Стармер підкреслили важливість ШІ-діагностики для раннього виявлення раку на заході NHS, наголосивши на нагальній потребі в технологічному прогресі в охороні здоров'я. Деякі пацієнти зіткнулися зі «смертельним вироком» через затримки NHS, що викликало заклики до більш ефективного використання ШІ та технологій в охороні здоров'я.

Оптимізація оновлень моделі

Дрейф даних і дрейф концепцій є вирішальними факторами, що впливають на продуктивність моделі ML з плином часу. Розуміння та вирішення цих проблем є ключовим для підтримки точності та ефективності моделі. Стратегії перенавчання відіграють життєво важливу роль у зменшенні погіршення продуктивності, спричиненого зміною шаблонів і взаємозв'язків даних.