Генеральний директор Meta планує запропонувати $100 млн зарплатних пакетів для переманювання талантів ШІ, що Сем Альтман з OpenAI назвав «божевільним» кроком. Марк Цукерберг націлений на провідних інженерів по всьому світу в спробі Meta залучити експертів у галузі ШІ, що викликає жвавий інтерес у Кремнієвій долині.
Моделі генеративного ШІ, такі як DALL-E від OpenAI, можуть стати поштовхом до нових розробок. CSAIL з Массачусетського технологічного інституту використовував GenAI для створення роботів, які стрибають на 41% вище.
Amazon Q Developer CLI з Model Context Protocol (MCP) спрощує аналіз витрат AWS за допомогою генеративного ШІ, пропонуючи швидкі та точні рекомендації щодо оптимізації. Сервер MCP з'єднує Amazon Q зі спеціалізованими серверами, такими як AWS Cost Analysis MCP, для детальної оцінки витрат з використанням даних про ціни AWS в режимі реального часу.
M3gan 2.0 переходить від жахів до екшену, претендуючи на статус блокбастера, з неоднозначними результатами. Сиквел зберігає гумор оригіналу, але має проблеми з темпом і ставками.
NHS планує проводити ДНК-тести для всіх немовлят, щоб оцінити ризик захворювань, пов'язаних зі штучним інтелектом, що викликає занепокоєння щодо інформованої згоди та конфіденційності. Генетичні дані немовлят можуть зберігатися і використовуватися невідомими корпораціями без відома батьків.
Викиди вуглекислого газу Google зросли на 51% завдяки штучному інтелекту та зростанню центрів обробки даних. Компанія бореться за скорочення викидів категорії 3.
Експерименти з гібридною технікою навчання, що поєднує SGD та PSO для регресії ядерного хребта, дали багатообіцяючі результати, хоча й не значно кращі за традиційні методи. KRR використовує функцію ядра для прогнозування числових значень, а для навчання застосовуються такі методи, як метод Холеського та SGD.
Республіканці прагнуть запобігти регулюванню ШІ, ризикуючи збільшити викиди CO2 в США на 1 млрд тонн протягом десятиліття, попереджають дослідники Гарвардського університету. Нестримне зростання ШІ загрожує поглибленням кліматичної кризи, оскільки масове споживання електроенергії призводить до викидів, що нагрівають планету.
Промисловий аналітик ризиків Тоні Кокс (Tony Cox) використовує штучний інтелект, щоб кинути виклик експертам у галузі охорони здоров'я щодо небезпеки забруднення. Кокс має на меті перевірити дослідження на наявність помилкових кореляцій з причинно-наслідковими зв'язками.
MIT та Mass General Brigham об'єдналися з Analog Devices Inc. для запуску посівної програми MIT-MGB Seed Program, спрямованої на розвиток досліджень у галузі охорони здоров'я людини за допомогою міждисциплінарної співпраці. Програма фінансуватиме спільні проекти, що поєднують експертизу в галузі штучного інтелекту, машинного навчання та клінічних досліджень, щоб сприяти трансформаційним змінам...
Стаття: «Обернення матриці за допомогою методу Кейлі-Гамільтона у C#» у журналі Microsoft Visual Studio Magazine пояснює виклики та переваги використання методу Кейлі-Гамільтона для обчислення оберненої матриці. Метод простий, але має обмеження для великих матриць, проте пропонує можливість кастомізації та унікальні переваги у певних сценаріях.
Генеративний ШІ викликає несподівану реакцію у відеоіграх, оскільки гравці відкидають мистецтво ШІ замість творінь справжніх художників. Розробники стикаються з новими викликами та скептицизмом щодо впливу на навколишнє середовище та якості мистецтва.
Генеративний ШІ трансформує галузі, оптимізуючи операції. Структуровані дані покращують розмовний ШІ, але LLM стикаються з проблемами при створенні послідовних JSON-виходів. Amazon Bedrock пропонує такі рішення, як Prompt Engineering та Tool Use з API Bedrock Converse, щоб вирішити ці проблеми та ефективно генерувати структуровані результати.
Виявлення аномалій у динаміці космічних апаратів має вирішальне значення для успіху місії. ШІ SageMaker від AWS використовує RCF для виявлення аномалій у даних NASA та Blue Origin про висадку на Місяць.
Amazon Bedrock Guardrails пропонує конфігуровані засоби захисту для створення надійних генеративних додатків ШІ, включаючи фільтри контенту та контекстні перевірки заземлення. Впровадження рівнів захисту дозволяє організаціям налаштовувати рівні захисту відповідно до конкретних потреб, забезпечуючи дотримання принципів відповідального ШІ без шкоди для продуктивності.