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.

Розкриття інформації про психічне благополуччя: Використання класифікації "нульового пострілу" для аналізу настроїв

Фахівці з науки про дані використали методи НЛП для аналізу дискусій на Reddit про депресію, досліджуючи гендерні табу щодо психічного здоров'я. Вони виявили, що класифікація за нульовим знімком дає кращі результати, ніж класифікація за навчальним планом. Вони виявили, що класифікація з нульового пострілу може легко давати результати, подібні до традиційного аналізу настроїв, спрощуючи процес ...

Розблокування Магії Матриці: Декомпозиція QR-коду на C#

У статті в Microsoft Visual Studio Magazine розглядається реалізація оберненої матриці за допомогою Householder версії QR-алгоритму на C#. Демонстрація включає невеликий приклад з матрицею і перевіряє результат, обчислюючи обернену матрицю, помножену на вихідну матрицю.

Розблокування аналізу часових рядів: Освоєння Facebook Prophet для точних прогнозів

Ця стаття містить практичний посібник з використання Facebook Prophet для аналізу часових рядів, спрямований на усунення бар'єрів для входу на ринок. Prophet - це інструмент з відкритим вихідним кодом від Facebook, який з легкістю створює точні прогнози часових рядів, що робить його ідеальним для бізнес-додатків.

Розблокування продуктивності: Бенчмаркінг та оптимізація розгортання кінцевих точок в Amazon SageMaker JumpStart

У цій статті досліджується складний взаємозв'язок між затримкою та пропускною здатністю при розгортанні великих мовних моделей (LLM) за допомогою Amazon SageMaker JumpStart. Бенчмаркінг LLM, таких як Llama 2, Falcon і Mistral, показує вплив архітектури моделі, конфігурації обслуговування, типу апаратного забезпечення екземплярів і паралельних запитів на продуктивність.

Освоєння осей вставки в Matplotlib: 4 способи створення та 2 способи стилізації

Дізнайтеся, як створювати та стилізувати осі вставок у matplotlib за допомогою цього підручника, який охоплює 4 способи створення вставок та 2 способи стилізації вставок масштабування за допомогою ліній-лідерів або кольорових накладок. Підручник також знайомить з бібліотекою outset для багатомасштабної візуалізації даних.

Захистити підлітків: OpenAI та "Здравый смысл" об'єднують зусилля для боротьби з ризиками, пов'язаними зі штучним інтелектом

OpenAI та Common Sense Media об'єднали зусилля для створення рекомендацій та освітніх матеріалів про ШІ для батьків, педагогів і підлітків, включно із зручними для сімейного перегляду фільмами в магазині GPT OpenAI. Common Sense Media прагне допомогти підліткам і сім'ям безпечно використовувати ШІ, починаючи від рецензування фільмів і телепередач і закінчуючи створенням ШІ-помічників.

ChatGPT розкриває приватні розмови та паролі користувачів, виявив Ars Reader

Як видно зі скріншотів, через ChatGPT відбувається витік приватних розмов, у тому числі облікових даних для входу та особистих даних. Витік інформації включає імена користувачів і паролі, пов'язані з системою підтримки аптечного порталу рецептурних ліків, що свідчить про серйозні проблеми з безпекою.

Відкриваємо складність: Чотири алгоритми обернення матриць у C#

У статті обговорюються труднощі реалізації коду інверсії матриці та представлено демонстрацію чотирьох різних функцій C#, що використовують різні алгоритми. Автор підкреслює складність і гнучкість алгоритмів LUP, QR і SVD, а також специфічний випадок використання алгоритму Холеського.

Розкриваючи секрети ШІ: використання агентів ШІ для пояснення складних нейронних мереж

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...

Розкриваємо силу складних речень: Як мозок реагує на незвичну мову

Нейробіологи з Массачусетського технологічного інституту виявили, що речення з незвичною граматикою або неочікуваним значенням викликають сильнішу реакцію в центрах обробки мови в мозку, тоді як прості речення майже не зачіпають ці ділянки. Дослідники використовували мережу штучної мови, щоб передбачити реакцію мозку на різні речення.

Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування

Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...

Відкриваємо "чорну скриньку": ШІ в охороні здоров'я та схвалення FDA

У Клініці машинного навчання в охороні здоров'я ім. Абдула Латіфа Джаміля при Массачусетському технологічному інституті обговорили, чи потрібно повністю пояснювати "чорний ящик" процесу прийняття рішень щодо моделей ШІ для схвалення FDA. На заході також наголошувалося на необхідності освіти, доступності даних і співпраці між регуляторними органами та медичними працівниками у регулюванні ШІ в о...

Переосмислення житла: Подолання нерівності через інноваційні дослідження

MIT Policy Hackathon об'єднує студентів та професіоналів з усього світу для вирішення суспільних проблем за допомогою інструментів генеративного ШІ, таких як ChatGPT. Команда-переможець "Ctrl+Alt+Defeat" фокусується на вирішенні кризи виселення в США.

Від авіації до штучного інтелекту: застосування стандартів безпеки для охорони здоров'я

Ризик смертності в авіації становить 0,11, що робить її одним з найбезпечніших видів транспорту. Вчені Массачусетського технологічного інституту розглядають авіацію як модель для регулювання ШІ в охороні здоров'я, щоб гарантувати, що маргіналізовані пацієнти не постраждають від упереджених моделей ШІ.

Революція у виявленні раку підшлункової залози: АІ прогнозує пацієнтів з високим ризиком з безпрецедентною точністю

Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили дві моделі машинного навчання - нейронну мережу "PRISM" та модель логістичної регресії - для раннього виявлення раку підшлункової залози. Ці моделі перевершили існуючі методи, виявивши 35% випадків у порівнянні зі стандартним рівнем виявлення 10%.

Топ відео для перегляду: