Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Підвищення безпеки за допомогою агентів Amazon Bedrock

Функції генеративного ШІ розширюються в програмному забезпеченні з Amazon Bedrock, пропонуючи високопродуктивні базові моделі від провідних AI-компаній, таких як AI21 Labs і Meta. Дізнайтеся, як впровадити ізоляцію орендарів за допомогою агентів Amazon Bedrock у багатокористувацькому середовищі для безпечних і відповідальних додатків ШІ.

Рішення зі штучного інтелекту для навантаження вчителів

Міністерство освіти і науки надає спеціальний доступ ШІ до створення освітніх ресурсів, щоб зменшити навантаження на вчителів. Уряд інвестує 3 млн фунтів стерлінгів у розробку банку контенту для офіційного оцінювання та навчальних матеріалів.

Ефективне навчання логістичній регресії на C#

Автор розробив модель логістичної регресії на мові C#, використовуючи пакетне навчання та розпад ваги для прогнозування статі на основі різних факторів. Модель досягла 75% точності на тестових даних, демонструючи потужність пакетного навчання для покращення моделей прогнозування.

Венесуельські журналісти впроваджують штучний інтелект на тлі переслідувань

Журналісти борються з репресіями Мадуро проти ЗМІ у Венесуелі за допомогою аватарів зі штучним інтелектом. Габріель Гарсія Маркес якось назвав журналістику «найкращою роботою у світі», але робити репортажі в сучасній Венесуелі стає дедалі складніше.

ШІ домінує над Connect Four

Дізнайтеся, як можна використовувати моделювання Монте-Карло для створення висококваліфікованого штучного інтелекту для Connect Four. Дізнайтеся про історію та практичне застосування цього потужного інструменту науки про дані.

Освоєння методу імпутації пропущених величин: Візуальний посібник для початківців

Шість методів імплікації відсутніх значень у наборах даних пояснюються наочно, підкреслюючи важливість знання предметної області. Розуміння типів і причин відсутності даних для вибору правильного методу інтерполяції для кращого аналізу.

Визначення ШІ з відкритим кодом: дебати тривають

OSI роз'яснює поняття «ШІ з відкритим кодом», кидаючи виклик таким компаніям, як Meta, які маркують обмежені моделі як відкриті. Проєкт визначення підкреслює ключові свободи для дійсно відкритого ШІ.

Опанування методу MMD-критики

Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.

Атака шкідливого програмного забезпечення на провайдера: Скомпрометовано облікові дані клієнтів

Китайські хакери використовують нульовий день у Versa Director для зараження американських провайдерів шкідливим програмним забезпеченням для крадіжки облікових даних, отримання адміністративного контролю та компрометації клієнтів. Black Lotus Labs виявила постійні атаки з використанням спеціальної веб-оболонки VersaMem для перехоплення облікових даних перед хешуванням.

Максимізуйте видимість веб-сайту за допомогою веб-сканера Amazon Q

Amazon Q Business пропонує інтерактивні чат-додатки, що використовують корпоративні дані, з коннектором Amazon Q Web Crawler для індексування вмісту веб-сайтів. Конектор автоматично оновлює та індексує веб-сторінки та вкладення, дозволяючи генерувати досвід штучного інтелекту на основі запитів користувачів.

Освоєння ризику: розкриття стратегічних можливостей LLM

Великі мовні моделі від Anthropic, OpenAI та Meta демонструють чітку стратегічну поведінку в змодельованому середовищі ризику, причому Claude Sonnet 3.5 має невелику перевагу. Здатність бакалаврів мислити і діяти стратегічно має вирішальне значення, оскільки ми інтегруємо їх у наше повсякденне життя, порушуючи важливі питання про їхні стратегічні можливості та майбутній розвиток.

Освоєння переранжування у світі 2 мільйонів контекстних вікон токенів

Google DeepMind запускає проект Visualising AI, який досліджує методи RAG для підвищення точності пошуку. Переранжування результатів пошуку в векторних базах даних може підвищити продуктивність, а традиційні методи, такі як TF-IDF і BM25, дають цінну інформацію.