PyTorch 2.0 представив torch.compile для швидшого виконання коду. AWS оптимізувала torch.compile для процесорів Graviton3, що призвело до значного покращення продуктивності для NLP, CV та рекомендаційних моделей.
Організації використовують генеративний ШІ для цифрових асистентів, використовуючи Retrieval Augmented Generation (RAG) над корпоративними даними. Безсерверна архітектура з гібридним пошуком підвищує точність і охоплення запитів користувачів, оптимізуючи витрати і безпеку.
Кліматичні цілі Google під загрозою через енергоємні центри обробки даних, які живлять продукти ШІ, викиди зросли на 48% за 5 років. Головні винуватці - центри обробки даних і ланцюжок поставок, викиди яких у 2023 році зростуть на 13% порівняно з попереднім роком.
Використання LLMs та GenAI може покращити процеси дедуплікації, підвищуючи точність з 30% до майже 60%. Цей інноваційний метод корисний не лише для даних клієнтів, але й для виявлення дублікатів записів в інших сценаріях.
Amazon SageMaker спрощує побудову, навчання та розгортання ML-моделей. Скрипт на Python автоматизує ідентифікацію непрацюючих кінцевих точок для оптимізації ресурсів.
Домінування чипмейкера Nvidia в галузі штучного інтелекту ставиться під сумнів, оскільки ціна акцій компанії впала на $550 млрд від пікової ринкової вартості. Виникають питання щодо стійкості зростання.
Сервіс Catch Me Up на Вімблдоні на базі штучного інтелекту спотикається на профілях гравців, що свідчить про ранні недоліки в технічному просуванні клубу. Помилки в статтях, згенерованих штучним інтелектом, ставлять під сумнів майбутнє автоматизованого контенту в спортивній журналістиці.
Експерти попереджають про зростання кількості фейків у вирішальний рік виборів, закликаючи до обережності та скептицизму. Дезінформація, спрямована на політичних діячів у соціальних мережах, викликає дедалі більше занепокоєння в усьому світі.
Прорив Яна Лекуна 1989 року з використанням згорткових нейронних мереж зберіг дані просторових зображень, зробивши революцію в дослідженнях комп'ютерного зору. CNN використовують фільтри для вилучення карт об'єктів, накладання шарів для створення потужних класифікаторів зображень.
Організація з моніторингу цифрової брехні закривається під тиском. Еволюція медіа від друкованих видань до інтернету формує інформаційне середовище суспільства.
Тренуйте Segment Anything Model (SAM) від Meta для створення високоточних масок у будь-якій галузі, використовуючи базові моделі з відкритим вихідним кодом і точне налаштування. SAM революціонізує доступність ШІ, дозволяючи дослідникам досягати найсучасніших результатів зі скромними ресурсами.
Актори побоюються, що їх замінять клони зі штучним інтелектом, оскільки розвиток технологій загрожує їхнім ролям у рекламі, аудіокнигах та відеоіграх. Навіть такі відомі актори, як Скарлетт Йоханссон, борються за захист своїх голосів від використання у продуктах зі штучним інтелектом.
Трансформатори, відомі своєю революцією в НЛП, тепер чудово справляються із завданнями комп'ютерного зору. Дослідіть архітектури Vision Transformer та Masked Autoencoder Vision Transformer, які уможливили цей прорив.
Інженерії даних сьогодні бракує чіткого визначення, що призводить до плутанини. Перетворення необроблених даних на придатну для використання інформацію є ключовим, але вимагає належного впровадження, щоб уникнути проблем.
Рей Курцвейл, візіонер Google у сфері штучного інтелекту, обговорює злиття з комп'ютерами у своїй новій книзі "Сингулярність наближається". Передбачення з його бестселера 2005 року стають все менш надуманими, оскільки ШІ домінує в розмові.