Штучний інтелект загрожує творчості в письменницькій індустрії, Гільдія авторів планує створити знак довіри до книг, написаних людиною. Автор тестує ШІ на ефективність написання роману в сиквелі трилера «Задзеркалля».
AWS пропонує стартові набори, розгорнуті рішення, які вирішують поширені бізнес-проблеми, оптимізуючи витрати та заощаджуючи час. Amazon Q Business - це асистент на основі штучного інтелекту, який дає змогу працівникам бути більш креативними, ефективними та продуктивними.
Обробка звуку спирається на статистичні моделі, такі як модель гауссової суміші (GMM), для класифікації та імітації фонового шуму в різних середовищах, що допомагає в розробці DSP-рішень для придушення перешкод і покращення якості звуку. Розподіли GMM з різною ймовірністю точно представляють різні джерела шуму, що має вирішальне значення для практичних аудіосистем.
LLM-додатки вимагають навмисного налаштування температури для контролю випадковості. Значення температури впливають на результати моделі, роблячи їх більш випадковими або цілеспрямованими. Функція Softmax перетворює необроблені результати в чистий розподіл ймовірностей для точних прогнозів.
Білки, створені за допомогою штучного інтелекту, нейтралізують смертельну зміїну отруту швидше, дешевше та ефективніше, ніж традиційні протиотрути. Цей прорив дає надію на доступне лікування, яке врятує мільйони життів і засобів до існування в сільських громадах по всьому світу.
CONXAI Technology GmbH є піонером у створенні платформи штучного інтелекту для індустрії AEC, пропонуючи розширені можливості анонімізації та розпізнавання об'єктів. Розміщене на AWS, рішення ШІ пропонує варіанти MaaS та SaaS для безперешкодної інтеграції та дотримання вимог GDPR на будівельних майданчиках.
Команди, що займаються наукою про дані, стикаються з проблемами при переході від моделей до виробництва, але багатоакаунтна платформа ML вирішує ці проблеми. Такі ролі, як провідний аналітик даних, аналітики даних, інженери ML та керівники, працюють разом, щоб оптимізувати життєвий цикл ML, забезпечуючи безпеку та ефективність.
Модель R1 від DeepSeek отримала високу оцінку за продуктивність і вартість, спричинивши потенційні зміни в ландшафті LLM. Розуміння еталонних показників LLM є ключем до подолання хайпу та створення конкретних еталонних показників для конкретних сценаріїв використання.
Нещодавній відкритий лист піднімає моральні питання щодо свідомості ШІ. Важко визначити, чи є ШІ справді свідомим, чи лише імітує його. Дискусія вимагає обережного, агностичного підходу.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили недоліки в традиційних методах перевірки просторових прогнозів, що призводять до неточних прогнозів. Вони розробили нову методику, яка перевершила загальноприйняті методи прогнозування погоди та якості повітря, пропонуючи більш надійні оцінки для різних застосувань.
Каймінг Хе з Массачусетського технологічного інституту бачить, як ШІ руйнує стіни між науковими дисциплінами, створюючи спільну мову для прогресу та співпраці. Від AlphaFold до ChatGPT, інструменти ШІ сприяють прогресу в різних галузях, таких як прогнозування структури білків та обробка природної мови.
A/B-тести порівнюють лікування А і лікування Б для кампаній, щоб визначити, яке з них приносить більший дохід на покупця. Маркетологи аналізують частоту покупок і середню суму замовлення, щоб ефективно оптимізувати кампанії.
Google виправив неправдиву статистику про сир гауда в рекламі Gemini AI після критики блогера перед Суперкубком. Реклама демонструє, як АІ допомагає продавцю сиру у Вісконсині, підкреслюючи помилковість твердження про глобальне споживання сиру.
Дослідники з Лос-Аламоса перепрофілювали ШІ-модель Wav2Vec-2.0 від Meta для аналізу сейсмічних сигналів від гавайського вулкану Кілауеа. ШІ може відстежувати рух розломів у реальному часі, що є важливим кроком до розуміння поведінки землетрусів.
Стаття висвітлює регресію випадкових сусідів, ансамблевий підхід, що використовує декілька систем k-найближчих сусідів з різними підмножинами та значеннями k для прогнозування цільових значень. Демонстрація методу демонструє навчання моделі та точність прогнозування, підкреслюючи універсальність та потенціал методу в машинному навчанні.