MIT та GlobalFoundries співпрацюють над вдосконаленням напівпровідникових технологій, зосереджуючись на штучному інтелекті та енергоефективності за допомогою кремнієвої фотоніки. Співпраця між науковими та промисловими колами сприяє створенню трансформаційних рішень для наступного покоління технологій мікросхем.
Amazon Q Business - це генеративний асистент на основі штучного інтелекту для підприємств, який інтегрується з такими платформами, як Smartsheet, для покращення аналітики та управління завданнями. Smartsheet поєднує в собі простоту електронних таблиць з функціями для спільної роботи, що приносить користь організаціям по всьому світу.
Кібербезпека на базі NVIDIA AI покращує виявлення загроз завдяки аналізу в реальному часі, автоматизації та масштабованості. Високошвидкісна мережа та паралельна обробка дозволяють швидше виявляти загрози та реагувати на них, мінімізуючи час простою та забезпечуючи безперервність бізнесу.
Трансформери революціонізують НЛП завдяки ефективним механізмам самоуваги. Інтеграція трансформаторів у комп'ютерний зір стикається з проблемами масштабування, але багатообіцяючі прориви вже на горизонті.
Двоє австралійців заарештовані в рамках глобальної операції з розповсюдження згенерованих штучним інтелектом зображень насильства над дітьми. 25 осіб заарештовано в рамках розслідування сексуальної експлуатації дітей.
Пуассонівська регресія прогнозує числові значення на основі розподілених за Пуассоном даних. Демонстраційний приклад на C# демонструє навчання моделі та точність прогнозування.
Запропоновані зміни до закону про авторське право надають пріоритет ШІ над людською творчістю, що викликає дискусії серед митців. Справжня творчість полягає в людській уяві та навчанні, а не в обмеженнях штучного інтелекту.
Частина 2 «Глибоке занурення LLM» присвячена вивченню навчання з підкріпленням (RL), критично важливого етапу в підготовці LLM. RL дозволяє моделям вчитися на власному досвіді, перевершуючи людський досвід, як це видно на прикладі AlphaGo від DeepMind.
ШІ випереджає людей у змаганнях, але завдання підтасовують проти нас. Генеральний директор Anthropic прогнозує, що незабаром ШІ перевершить людину в усіх сферах.
«TDS шукає авторів для контенту з науки про дані, штучного інтелекту, машинного навчання та програмування. TDS - провідний сайт про науку про дані, який тепер працює на власній платформі».
Автор розмірковує про освоєння AWS DeepRacer у фізичному світі на AWS re:Invent 2024, ділиться стратегією та деталями реалізації для досягнення успіху. Подолання таких викликів, як проблеми з кермуванням та калібруванням моделі, впровадження патчу геометрії рульового управління Ackermann для реалістичної поведінки та покращення продуктивності.
Використовуючи Amazon Bedrock, частина 3 представляє нову систему оцінювання для медичних RAG-додатків, що забезпечує точні та контекстно-відповідні відповіді. Підхід LLM-as-a-judge встановлює еталони для оцінки медичних RAG, оптимізуючи параметри бази знань для надійних застосувань ШІ в медицині.
Засоби захисту ШІ є важливими інструментами для забезпечення етичності, безпеки та надійності систем ШІ, захисту від токсичності, упередженості та ризиків для приватного життя. Вони сприяють підвищенню довіри до додатків зі штучним інтелектом, виявляючи шкідливий контент, захищаючи конфіденційні дані та забезпечуючи точність вихідних даних.
Налагодження NaN в моделях штучного інтелекту може бути складним завданням, але спеціальний інструмент може допомогти зафіксувати та проаналізувати помилки. Використовуючи PyTorch Lightning, функція зворотного виклику NaNCapture може ефективно обробляти значення NaN під час навчання.
Вчені Массачусетського технологічного інституту відкрили системи TIGR - компактні РНК-керовані інструменти для точного редагування ДНК, що пропонують потенційні терапевтичні застосування. Команда Чжана використала природне різноманіття для виявлення універсальних TIGR-асоційованих білків, підкресливши силу використання біологічних механізмів для інноваційних застосувань.