Аналітика баз даних природної мови з використанням Amazon Nova FMs оптимізує складні запити для точного аналізу даних. Агенти покращують взаємодію з користувачами, розбиваючи запити та забезпечуючи самокорекцію, революціонізуючи управління даними за допомогою інтуїтивних взаємодій, схожих на розмову.
Керолайн Улер обговорює революцію даних у біології та потенціал машинного навчання для відкриття нового розуміння біологічних систем. Такі досягнення, як секвенування ДНК та моделі зору, формують нову еру в біології, надихаючи на інноваційні дослідження в галузі машинного навчання.
OpenAI стикається з ретельним розслідуванням у зв'язку з першим позовом про неправомірну смерть, тоді як гіганти галузі штучного інтелекту виступають проти регулювання. Засновник компанії Сем Альтман попереджає про ризики штучного інтелекту для світу та закликає до посилення регулювання.
OpenAI вводить нові заходи захисту для підлітків, які користуються ChatGPT, після судового позову щодо самогубства підлітка. У разі виявлення тривоги під час розмов з чат-ботами ШІ батькам будуть надсилатися сповіщення.
Proofpoint інтегрує Amazon Q Business, штучний інтелект-асистент, що підвищує продуктивність на 40% і економить 18 300 годин на рік. Спеціальні додатки оптимізують надання послуг, підвищують кваліфікацію команд і збільшують цінність для клієнтів.
Amazon Q Business дозволяє незалежним розробникам програмного забезпечення (ISV) вдосконалювати SaaS-рішення за допомогою безпечного доступу до даних. Trusted Token Issuer спрощує інтеграцію ідентифікаційних даних для детального контролю доступу в Amazon Q.
Вікторіанський адвокат втратив ліцензію за те, що не перевірив цитати, згенеровані штучним інтелектом, у судовій справі. Перші професійні санкції в Австралії за використання штучного інтелекту.
Мюррей Дейл та Ігнасіо Ландівар обговорюють вплив штучного інтелекту на творчість та прогнозування погоди. Вони ставлять під сумнів використання штучного інтелекту в особистій самореалізації та висловлюють занепокоєння щодо відсутності відповідальності за результати роботи штучного інтелекту.
Комплексна презентація PowerPoint про нейронні мережі, розширена для включення деревних методів, під назвою «KitchenSink». Науково-фантастичні фільми на тему пам'яті творчо оцінені автором.
Режисер Алекс Прояс прогнозує, що штучний інтелект оптимізує кіноіндустрію, спростить і здешевить проекти, а також забезпечить художню свободу. Незважаючи на побоювання, Прояс вважає, що штучний інтелект принесе користь кінематографістам, спростивши виробничі процеси.
Штучний інтелект, такий як ChatGPT, критикують за створення неточної інформації. Деякі пропонують відмовитися від терміна «slop» при описі їхньої роботи.
Регресія машинного навчання використовує показники MSE, RMSE та R2 для оцінки моделей прогнозування. Бібліотека Scikit-learn віддає перевагу R2 над простішим MSE для оцінки регресійних моделей.
У статті розглядаються фактори, що впливають на вибір організаціями платформ штучного інтелекту, підкреслюється важливість бренду, партнерських відносин та ресурсів для розробників. Маккафрі попереджає, що найбільшим ризиком для OpenAI є потенційне погіршення якості ресурсів для розробників, що може призвести до швидкої зміни платформи.
Регресія з використанням ядра (KRR) прогнозує значення за допомогою функції ядра, обробляючи складні дані. Досвід кодера з налаштування KRR в JavaScript демонструє потужність цієї техніки.
ChatGPT та LLM, такі як Gemini та Llama, швидко змінюють доступність інформації. Демо-версія демонструє, як ChatGPT аналізує PDF-файли з вражаючою точністю.