Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили квантовий протокол безпеки для хмарних моделей глибокого навчання, який забезпечує конфіденційність даних без шкоди для точності. Протокол використовує принцип квантової механіки, що не допускає клонування, щоб запобігти перехопленню інформації зловмисниками, зберігаючи 96-відсоткову точність у тестах.
Amazon SageMaker Studio пропонує уніфікований інтерфейс для аналітиків даних, інженерів машинного навчання та розробників для побудови, навчання та моніторингу моделей машинного навчання з використанням даних Amazon S3. S3 Access Grants спрощує управління доступом до даних без необхідності частого оновлення ролей IAM, надаючи гранульовані дозволи на рівні бакетів, префіксів або об'єктів.
Дізнайтеся, як створити планувальник харчування за допомогою ChatGPT на Python, спростивши рішення щодо харчування та покупок продуктів. Використовуйте методи швидкого проектування, щоб максимізувати можливості ChatGPT, роблячи планування харчування простішим та ефективнішим.
ФБР досліджує штучний інтелект, який імітує Дмитра Кулебу під час допиту сенатора Бена Кардіна, що викликає занепокоєння щодо втручання у вибори. Інцидент з імітацією під час Zoom-дзвінка викликає занепокоєння щодо ризиків політичних маніпуляцій.
Стаття: «Логістична регресія з пакетним навчанням SGD та розкладанням ваги за допомогою C#». Вона пояснює, як логістична регресія легко реалізується, добре працює з малими і великими наборами даних і дає результати, які легко інтерпретуються. У демонстраційній програмі використовується стохастичний градієнтний спуск з пакетним навчанням і спаданням ваги для точних прогнозів.
Проект Tor і Tails об'єднуються, щоб посилити зусилля по забезпеченню анонімності в Інтернеті. Tails отримає вигоду від операційної структури Tor, що дозволить їм зосередитися на вдосконаленні своєї ОС.
Консалтингова компанія Reframe Джеффрі Л. Боумена використовує штучний інтелект для залучення працівників до програм різноманітності. Індустрія DEI вартістю 10 мільярдів доларів бачить скорочення штату в програмах університетів і таких компаній, як Nordstrom.
Токенізація має вирішальне значення в НЛП для з'єднання людської мови та машинного розуміння, дозволяючи комп'ютерам ефективно обробляти текст. Великі мовні моделі, такі як ChatGPT і Claude, використовують токенізацію для перетворення тексту в числове представлення для отримання змістовних результатів.
Платформа хостингу штучного інтелекту Hugging Face налічує 1 мільйон списків моделей штучного інтелекту, пропонуючи кастомізацію для спеціалізованих завдань. Генеральний директор Delangue підкреслює важливість адаптованих моделей для окремих випадків використання, підкреслюючи універсальність платформи.
Агентство захисту дітей Вікторії піддалося критиці за те, що його співробітник позначив у звіті ляльку як «іграшку для дітей відповідного віку», призначену для «використання в сексуальних цілях». Заборона на послуги генеративного штучного інтелекту, замовлені після того, як працівник ввів особисту інформацію, включаючи ім'я дитини, в ChatGPT.
Штучний інтелект викликає паніку через комп'ютерне домінування, але справжня небезпека криється в хайпі. Автор: Навніт Аланґ.
Інженер з машинного навчання та кандидат наук провели специфічний для Нідерландів бенчмаркінг LLM, порівнюючи такі моделі, як o1-preview та GPT-4o, з реальними голландськими екзаменаційними питаннями. Дослідження підкреслює важливість перевірки моделей штучного інтелекту для голландськомовних завдань і пропонує цінну інформацію для компаній, націлених на голландський ринок.
Моделі Llama 3.2 з можливостями машинного зору тепер доступні в Amazon SageMaker JumpStart і Amazon Bedrock, розширюючи їхні традиційні текстові додатки. Ці найсучасніші генеративні моделі ШІ пропонують покращену продуктивність, багатомовну підтримку та підходять для широкого спектру завдань, що базуються на зоровому аналізі.
Поширені запитання щодо тонкого налаштування LLM: Зрозумійте нюанси точного налаштування великих мовних моделей і коли це ефективно використовувати в проектах зі штучного інтелекту. Точне налаштування може знизити витрати на висновок і адаптувати результати моделювання за допомогою швидкого інжинірингу, але його ефективність залежить від сценарію використання та обсягу даних.
Програмне забезпечення зі штучним інтелектом з базою даних 380 000 зображень змій допомагає швидко ідентифікувати їх для точного застосування протиотрути. MSF випробовує ШІ-розпізнавання змій у Південному Судані, щоб покращити лікування пацієнтів, які постраждали від укусів змій.