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

Опанування ефективності ШІ: закони масштабування для навчання LLM

Дослідники з MIT та MIT-IBM Watson AI Lab розробили посібник з вибору невеликих моделей та оцінки законів масштабування для великих мовних моделей, оптимізуючи розподіл бюджету для надійних прогнозів продуктивності. Закони масштабування дозволяють приймати кращі рішення щодо попереднього навчання та демократизують цю галузь, даючи можливість дослідникам, які не мають великих ресурсів, розуміти...

Google інвестує 5 млрд фунтів стерлінгів у розвиток штучного інтелекту у Великобританії напередодні візиту Трампа

Google інвестує 5 млрд фунтів стерлінгів у Великобританію протягом 2 років у послуги штучного інтелекту, відкривши центр обробки даних у графстві Хартфордшир. Очікується, що це створить тисячі робочих місць і сприятиме розвитку британської економіки, — Рейчел Рівз.

Вбудовування GloVe для легкої подібності речень

Розчарований складними залежностями, автор спростив подібність речень за допомогою базової демонстрації Python з використанням вбудованих GloVe. Незважаючи на труднощі, демонстрація успішно порівняла речення, виявивши несподівані подібності на основі підрахунку слів.

Революціонізуйте зміни вмісту ISO-рейтингу за допомогою Verisk та Amazon Bedrock

Rating Insights від Verisk, що працює на базі Amazon Bedrock та генеративної штучної інтелекту, оптимізує аналіз змін ISO ERC, покращуючи доступність для користувачів та оперативну ефективність. Проблеми ручного завантаження та неефективного пошуку даних вирішуються за допомогою діалогового інтерфейсу користувача, що скорочує час аналізу та покращує підтримку клієнтів.

Оптимізація Poe від Quora за допомогою Amazon Bedrock

AWS Generative AI Innovation Center та Quora співпрацюють з метою оптимізації розгортання мультимодельних рішень за допомогою уніфікованої інфраструктури API-обгортки, що скорочує час розгортання та інженерні зусилля. Система Poe від Quora інтегрує понад 30 моделей Amazon Bedrock, демонструючи зручну для користувача платформу штучного інтелекту з різноманітними можливостями.

Ефективний розрахунок визначника матриці в C#

Стаття: «Обчислення визначника матриці за допомогою гауссового виключення до рядкової ешелонної форми за допомогою C#». Дізнайтеся, як визначити, чи має матриця обернену за допомогою гауссового виключення в C#.

Опануйте деревоподібні моделі за допомогою однієї слайд-презентації

Короткий зміст: Детальна презентація PowerPoint про нейронні мережі, що еволюціонували до включення деревних методів. Також розглядаються та оцінюються три сюжети науково-фантастичних фільмів, пов'язані з пам'яттю.

Привид нашої іграшки з штучним інтелектом

Grem, іграшка на базі штучного інтелекту, розроблена Curio спільно з Grimes, «вивчає» особистість вашої дитини через розмови. Створена як альтернатива екранному часу для дітей, вона є частиною зростаючого ринку іграшок на базі штучного інтелекту.

Поліпшення візуалізації здоров'я плода за допомогою машинного навчання

Програма Fetal SMPL Массачусетського технологічного інституту використовує машинне навчання для створення точних 3D-моделей плодів на основі результатів МРТ-сканування, що допомагає в діагностиці та вимірюванні. Цей інноваційний підхід демонструє багатообіцяючі результати в точному прогнозуванні розміру та положення плода, що потенційно може революціонізувати пренатальну допомогу.

Революція в галузі управління персоналом завдяки msg.ProfileMap та Amazon Bedrock

msg пропонує ProfileMap, SaaS-рішення для управління навичками, яке допомагає відділам кадрів у плануванні робочої сили та підборі персоналу для проектів. Завдяки автоматизації гармонізації даних за допомогою Amazon Bedrock, msg підвищує точність, зменшує обсяг ручної роботи та забезпечує відповідність вимогам Закону ЄС про штучний інтелект та GDPR.

Ефективна регресія ядра з JavaScript

Регресія з використанням ядра (KRR) прогнозує значення за допомогою функцій ядра для нелінійних даних. Ітеративна техніка, що використовує стохастичний градієнтний спуск, дозволяє ефективно навчати моделі KRR для великих наборів даних.

Покращення лінійної регресії за допомогою двосторонніх взаємодій у JavaScript

Лінійна регресія з двосторонніми взаємодіями може обробляти складні дані, забезпечуючи кращу інтерпретованість, ніж передові методи. Демонстрація з використанням даних, згенерованих нейронною мережею в середовищі node.js, продемонструвала високу точність.

Опанування візуалізації даних для машинного навчання

Торстен Клеппе ділиться експертними знаннями про сучасні методи візуалізації даних для систем машинного навчання у своєму PDF-документі. У статті детально розглядаються питання вибору кольорів, фонових ліній, непрозорості, розміру ліній та форми.

AI Genius вибирає Китай замість США

Виховання Сун-Чуна Чжу в сільській місцевості Китаю під час Культурної революції сформувало його пристрасть до штучного інтелекту. Його переїзд до Китаю в 2020 році може вплинути на глобальну гонку в галузі штучного інтелекту.