Amazon Bedrock Evaluations представляє техніку LLM-as-a-judge для оцінки моделей і систем RAG, що дозволяє використовувати власні метрики для індивідуальних оцінок. Тепер організації можуть систематично оцінювати моделі та додатки з автоматизованою, подібною до людської, якістю в масштабі, використовуючи вбудовані або користувацькі метрики.
Прорив команди Алана Тюрінга у зламі коду Енігми тепер вважається комп'ютерними науковцями «простим», демонструючи еволюцію сучасних обчислень. Незважаючи на геркулесові зусилля, необхідні для розшифрування коду, інноваційні машини Тьюринга «Бомби» змогли розшифровувати два повідомлення щохвилини до 1943 року.
Кріс Пелкі, який помер у 2021 році, говорить про прощення у відео зі штучним інтелектом, яке подала його сестра. Незважаючи на смерть, Пелкі «з'явився» в суді, щоб протистояти своєму вбивці.
Резюме: Ця стаття прояснює хибні уявлення про зворотне поширення, пояснюючи повну похідну та вводячи правило векторного ланцюжка для спрощення складних обчислень у нейронних мережах. Впровадження векторних обчислень у рівняннях зворотного поширення оптимізує обчислення градієнтів для всіх ваг у шарі одночасно, підвищуючи ефективність навчання моделей.
Резюме: Перша частина книги Саттона і Барто охоплює фундаментальні методи навчання з підкріпленням, тоді як друга частина зосереджена на використанні глибоких нейронних мереж для наближених рішень. У наступній серії буде проведено бенчмаркінг алгоритмів у середовищі Gridworld для визначення найбільш ефективних методів.
OpenAI відмовляється від комерційного перетворення, некомерційний підрозділ контролює ChatGPT. Рішення було прийнято після консультацій з громадськими лідерами та генеральними прокурорами.
Лабораторії штучного інтелекту готуються до змови ШІ проти людей, але реальна загроза полягає в тому, що ШІ робить людину застарілою в усіх аспектах життя. ШІ може замінити людину в економічному, культурному та соціальному плані, змусивши нас замислитися над нашим місцем у світі, де ШІ робить все краще.
Amazon несе етичну відповідальність за те, щоб запобігти появі написаних чат-ботами книг на делікатні теми, як-от боротьба зі синдромом дефіциту уваги та гіперактивності. Роботи, створені штучним інтелектом, наповнюють ринок оманливою інформацією - від путівників до книг про збирання грибів.
Технологічні мільярдери, такі як Маск і Безос, завжди мали ультраправі лібертаріанські переконання, а не раптову політичну зміну. Ідеологія Кремнієвої долини завжди підтримувала необмежену владу технологічних олігархів, незважаючи на зовнішні прояви.
SaaS заощадив 79% на хмарних рахунках і зменшив затримку з 1,9 с до 140 мс за 48 годин, оптимізувавши запити та документи. Вони виправили N + 1 водоспад, приборкали необмежені курсори та розділили великі документи, скоротивши витрати з $15 284 до $3 210 на місяць.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили LinOSS, стабільну модель ШІ, натхненну нейронними коливаннями, яка перевершує існуючі моделі в аналізі довгих послідовностей. LinOSS пропонує ефективні прогнози для різних сфер, від аналітики в галузі охорони здоров'я до фінансового прогнозування, поєднуючи біологічне натхнення з обчислювальними інноваціями.
DeepType використовує нейронні мережі для кластеризації, виділяючи значущу структуру з даних для більш глибокого аналізу та прогнозування. Навчаючись на релевантних для задачі представленнях, DeepType підвищує точність кластеризації та виявляє цінні ідеї, як, наприклад, при групуванні пацієнтів на основі генетичних даних для покращення кореляції показників виживання.
Норми L¹ та L² відіграють різну роль у моделях ШІ, впливаючи на точність та узагальненість. Розуміння їхніх відмінностей має вирішальне значення в таких завданнях, як генерація зображень GAN.
Графи знань пов'язують концепції, сутності та зв'язки для підвищення продуктивності LLM у пошуку інформації. GraphRAG використовує графове представлення знань для покращення міркувань LLM за межами традиційних векторних підходів, дозволяючи міркувати на рівні міждокументного рівня для більш ефективного пошуку інформації.
Агенти штучного інтелекту обіцяють автоматизувати завдання, але людський контроль залишається важливим через високий рівень помилок. Впровадження схем прийняття рішень ШІ з надмірністю може підвищити точність агентних процесів.