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

Посильте свій розвиток за допомогою стартового шаблону Amazon Bedrock AgentCore

AWS випустила Amazon Bedrock AgentCore, платформу для швидкого створення AI-агентів у виробництві. Fullstack AgentCore Solution Template (FAST) надає повну архітектуру для розгортання агентів на AgentCore, забезпечуючи безперебійну аутентифікацію та інтеграцію.

Мій експеримент з вибором імені для моєї штучної інтелектуальної дружини: гумористичне вибачення

Rowsons випадково винайшли нову гру: «Наскільки штучний інтелект є дурним?» Гравці перевіряють точність штучного інтелекту за допомогою особистих питань. Результати виходять кумедними та відкривають очі.

Покращене впровадження чат-бота завдяки автоматизованому міркуванню

Новий чат-бот з відкритим кодом використовує автоматизовані перевірки міркувань для ітерації відповідей, підвищуючи точність і прозорість у генеративних додатках штучного інтелекту. Інструменти автоматизованого міркування перевіряють відповіді, надають відгуки щодо переписання та пропонують математично перевірені докази правильності.

Покращення мультиагентних систем за допомогою технології Amazon Nova

Співпраця між агентами Amazon Bedrock перетворює систему з одним агентом на мультиагентну систему, з Amazon Nova 2 Lite для планування та Amazon Nova Act для взаємодії з браузером. Рішення розподіляє завдання між агентами: агент з подорожей координує, агент з авіаперельотів обробляє структуровані дані, а агент з готелів

ЄС проти Meta: битва чат-ботів WhatsApp AI

ЄС погрожує вжити заходів проти Meta за блокування конкурентних чат-ботів у WhatsApp Business, що порушує антимонопольні правила. Комісія звинувачує Meta у «зловживанні» домінуючим становищем у сфері обміну повідомленнями, що може спричинити судовий спір.

Ефективний розклад на сингулярні значення за допомогою C#

Нова техніка наближає SVD за допомогою QR-розкладу для спрощення обчислень, даючи точні результати. Реалізація на мовах Python і C# показує багатообіцяючі результати, що відповідають функції svd() NumPy.

Штучний інтелект: ключ до вдосконалення п'ятикратних стрибків

Джеррі Лу MFin '24 розробив OOFSkate, систему оптичного відстеження на основі штучного інтелекту, яка допомагає фігуристам вдосконалювати свої стрибки. Дослідники MIT Sports Lab використовують штучний інтелект для аналізу та вдосконалення як технічних, так і естетичних аспектів фігурного катання.

Ненадійні рейтинги: детальний огляд платформ LLM

Дослідники MIT виявили, що кілька взаємодій користувачів можуть спотворити рейтинги LLM, впливаючи на бізнес-рішення. Вони розробили метод виявлення та усунення упереджених даних, закликаючи до більш суворих стратегій оцінки.

Оцінка штучного інтелекту за допомогою Amazon Nova Rubric на SageMaker

Amazon Nova LLM-as-a-judge на Amazon SageMaker AI пропонує індивідуальні критерії оцінки для генеративних систем штучного інтелекту, покращуючи порівняння продуктивності. Суддя, що базується на рубриках, надає конкретні критерії для кожного запиту, що дозволяє проводити точну оцінку без створення правил вручну.

Оманлива практика «AI-відмивання»

Експерти ставлять під сумнів вплив штучного інтелекту на звільнення на робочих місцях; такі фактори, як мита, надмірне наймання персоналу та максимізація прибутку, можуть відігравати більшу роль. Керівники американських корпорацій звинувачують штучний інтелект у звільненнях, але економісти ставляться до цього скептично, посилаючись на інші визначальні фактори.

Громада Каліфорнії перемагає центр обробки даних

Мешканці Монтерей-Парку мобілізувалися проти будівництва гігантського дата-центру, надихнувшись подібними ініціативами в інших містах США. Невелика група людей успішно поінформувала мешканців міста, відомого як перший передміський Чайнатаун країни, про цей проект.

Президент MIT підкреслює важливість американських досліджень

Президент MIT Саллі Корнблут обговорює дослідження, фінансовий тиск та інновації в лікуванні діабету. Доцент MIT Джон Уршель ділиться своєю історією переходу від футболу до математики в MIT.