Танцювальна постановка Lilith.Aeon від AΦE, керована штучним інтелектом, кидає виклик традиційним танцювальним нормам за допомогою виконавця зі штучним інтелектом. Хореографи Накамура та Лекок мають на меті покращити розповідь за допомогою захоплюючих вражень від ШІ, віртуальної та доповненої реальності.
Роберт Дауні-молодший, який повертається в MCU в ролі Доктора Дума, обіцяє подати до суду на ШІ-копії себе. Погрожує судовим позовом на подкасті.
Регресія k-найближчих сусідів прогнозує значення, знаходячи найближчих сусідів у навчальних даних, досягаючи точності 79,50% у демо-версії. На відміну від інших методів, k-NN регресія не створює математичну модель, використовуючи навчальні дані як саму модель.
Інтелектуальна обробка документів (IDP) на базі AI/ML революціонізує обробку документів у виробничій, фінансовій та медичній галузях. Amazon Bedrock Prompt Flows забезпечує масштабоване, економічно ефективне та автоматизоване вилучення та обробку даних з документів за допомогою безсерверних технологій та керованих сервісів.
Шварцманівський комп'ютерний коледж Массачусетського технологічного інституту розпочинає програму постдокторських стипендій Tayebati, яка зосереджується на застосуванні штучного інтелекту в наукових дослідженнях та музиці. Програма, що отримала грант у розмірі 20 мільйонів доларів, має на меті розширити можливості найкращих постдоків для проведення міждисциплінарних досліджень та співпраці.
Попередня обробка даних може призвести до витоку даних, що впливає на точність моделі. Будьте обережні з методами інтерполяції пропущених значень, щоб уникнути витоку.
Стенфордська система штучного інтелекту STORM використовує LLM-агентів для складних дослідницьких завдань, перевершуючи традиційні методи. Опитування показало, що 70% редакторів Вікіпедії вважають STORM корисним для досліджень перед написанням статей.
Резюме: Стаття на тему міркувань LLM ставить під сумнів математичні можливості ШІ-моделей, виявляючи варіабельність продуктивності. Не всі моделі демонструють однакові результати, що вказує на потенційні проблеми забруднення даних і потребу в синтетичних даних.
Індивідуальний моніторинг моделей за допомогою Amazon SageMaker має вирішальне значення для сценаріїв ШІ/МЛ у реальному часі. SageMaker Model Monitor пропонує розширені можливості для моніторингу якості моделей та обробки багатокористувацьких запитів, прискорюючи розробку індивідуального моніторингу моделей.
27-річний Х'ю Нельсон з Болтона засуджений до 18 років за використання штучного інтелекту для створення зображень насильства над дітьми з реальних дитячих фотографій. Це перше кримінальне переслідування такого роду у Великій Британії після розслідування, проведеного поліцією Великого Манчестера.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили методику навчання універсальних роботів з використанням величезної кількості різноманітних джерел даних. Цей метод перевершив традиційні методи більш ніж на 20% в симуляціях і реальних експериментах, що свідчить про його перспективність для більш ефективного та результативного навчання роботів.
Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.
Кейр Стармер обіцяє підтримати засоби масової інформації в отриманні оплати за їхню роботу в умовах розвитку штучного інтелекту. Прем'єр-міністр обіцяє захищати свободу преси від загроз цифрових технологій.
Анотація: Підхід GNN до прогнозування голосів і нот для гравіювання партитури вирішує проблему розділення нот на голоси і нотні знаки, що має вирішальне значення для створення зручних для читання нотних партитур. Система має на меті покращити читабельність транскрибованої музики, особливо складних фортепіанних творів, шляхом покращення розділення нот на ноти та голоси.
Попередня обробка даних включає в себе такі методи, як інтерполяція пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.