Amazon Bedrock спрощує вибір генеративної моделі ШІ, пропонуючи низку високопродуктивних FM від провідних AI-компаній через єдиний API. RAG покращує генерацію контенту шляхом включення пошуку, підвищуючи точність та інформативність за допомогою таких ключових компонентів, як фундаментальні моделі, векторні сховища, пошуковики та вбудовувачі.
Асистенти, що використовують генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM), трансформують інвестиційні дослідження на ринках капіталу, автоматизуючи завдання та підвищуючи продуктивність фінансових аналітиків. Ці асистенти можуть збирати та аналізувати багатогранні фінансові дані з різних джерел, дозволяючи аналітикам працювати швидше і точніше при прийнятті інвестиційних рішень.
Білл Гейтс вважає, що штучний інтелект підвищить ефективність технологій та електромереж, перевищивши споживання енергії центрами обробки даних. ШІ допоможе досягненню кліматичних цілей, а не перешкоджатиме їм, зменшуючи споживання енергії.
Дослідники з Токійського та Гарвардського університетів створюють реалістичну роботизовану шкіру з людськими клітинами, здатну передавати емоції. Дослідження вивчає переваги використання живої тканини для покриття роботів, підкреслюючи потенціал до самовідновлення.
Телеканал NBC планує використовувати згенерований штучним інтелектом клон голосу Ела Майклза для щоденних олімпійських репортажів, що викликає занепокоєння щодо майбутніх спортивних коментаторів. Майклз, відомий своїми культовими коментарями з 1971 року, буде вести репортажі з Літніх Олімпійських ігор 2024 року на каналі Peacock, незважаючи на те, що у 2023 році його виключили з трансляцій NFL.
Віце-президент з науки про дані ділиться порадами щодо оцінки постачальників даних для вдосконалення моделей. Ключовий момент: переведіть покращення моделі в долари для чіткого прийняття рішень.
Мелісса Чой призначена наступним директором Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту, змінивши на цій посаді Еріка Еванса після 18 років роботи. Призначення Чой знаменує собою нову главу в історії Лабораторії, підкреслюючи її досягнення в галузі національної безпеки та впливові партнерські відносини з Массачусетським технологічним інститутом.
OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.
LightGBM, потужна деревоподібна система, пропонує бінарну та багатокласову класифікацію, регресію та ранжування. Зручний API Python дозволяє легко встановлювати та використовувати LightGBM для оцінки моделей, незважаючи на складність керування численними параметрами.
За допомогою предиктивного скорингу лідів компанії можуть прискорити зростання доходів на понад 300% порівняно з традиційними методами. Визначення пріоритетів завдяки машинному навчанню є ключовим для ефективного управління лідами та підвищення коефіцієнта конверсії.
Дослідники з Університету Редінга використовували згенеровані штучним інтелектом відповіді на іспитах, щоб перехитрити професорів і отримати вищі оцінки, ніж реальні студенти. Проект викликав занепокоєння щодо чесності курсових робіт та онлайн-оцінювання.
24-річний Ремі Ра Сен-Фелікс очолював жорстоку банду, яка націлилася на криптовалютні заощадження, здійснювала збройні пограбування, напади і навіть викрадення людей. Незважаючи на те, що банда викрала лише $150 000 у криптовалюті, вона завдала шкоди 11 жертвам у чотирьох штатах США, підкресливши небезпеку фізичної крадіжки криптовалюти.
Оптимальний розподіл навантаження в мікросервісних додатках має вирішальне значення для обробки тисяч запитів на секунду. Балансувальники навантаження та перевірки працездатності відіграють ключову роль у розподілі запитів та підтримці ефективності системи.
Прибутки Curries зросли на 10% завдяки телефонам/комп'ютерам зі штучним інтелектом, незважаючи на падіння продажів у Великій Британії. Samsung Galaxy S24 став бестселером завдяки інструментам для фотографування/перекладу зі штучним інтелектом.
Великі мовні моделі (ВММ) уможливлюють спілкування, подібне до людського, але можуть також поширювати дезінформацію та шкідливий контент. Захисні екрани мають вирішальне значення для зменшення ризиків у застосуванні LLM, забезпечуючи безпечні та бажані результати.