Порогове значення є ключовим методом управління невизначеністю моделі в машинному навчанні, що дозволяє втручатися людині в складних випадках. У контексті виявлення шахрайства порогове значення допомагає збалансувати точність і ефективність, відкладаючи невизначені прогнози для перевірки людиною, що сприяє підвищенню довіри до системи.
Реалізація інструменту оптимізації резюме за допомогою Python та API OpenAI для адаптованих заявок на роботу. Дізнайтеся, як оптимізувати процес за допомогою 4-етапного робочого процесу та прикладу коду.
Штучний інтелект може маніпулювати рішеннями, оскільки компанії конкурують за прогнозування людської поведінки на ринку «економіки намірів». Дослідники Кембриджського університету показують, як інструменти штучного інтелекту прогнозують і продають людські наміри компаніям, що прагнуть отримати прибуток.
Нейронні мережі стикаються з проблемами суперпозиції, коли один нейрон представляє декілька ознак. Нелінійність та розрідженість ознак відіграють ключову роль у виникненні суперпозиції.
Paligemma VLM від Google поєднує в собі кодер технічного зору та мовну модель для таких завдань, як розпізнавання об'єктів. Paligemma може обробляти зображення з різною роздільною здатністю та ідентифікувати об'єкти без тонкого налаштування, але Google рекомендує тонке налаштування для специфічних завдань.
Пурніма Рамарао ставить під сумнів спроможність поліції Сан-Франциско проводити розслідування після загадкової смерті свого сина Сучіра Баладжі. Друзі збираються на віче в Мілпітас, штат Каліфорнія, щоб вшанувати колишнього дослідника і викривача OpenAI.
Великі мовні моделі трансформували корпорації, а «агенти» зі штучним інтелектом вийдуть на перший план у 2025 році. Ці інтелектуальні системи, керовані магістрами права, здатні розуміти цілі та здійснювати осмислені дії, як людина, пропонуючи допомогу у виконанні повсякденних завдань.
Покращуйте міжпродуктові інсайти за допомогою пакету dbtsetsimilarity. Розраховуйте індекс Jaccard для аналізу моделей прийняття продуктів у багатопродуктових компаніях.
Ілон Маск зіткнувся з прихильниками Трампа через вибір радника зі штучного інтелекту Шрірама Крішнана, що викликало імміграційні дебати на базі Maga. Маск і Вівек Рамасвамі протистоять Лорі Лумер і Метту Гаетцу в запеклій ворожнечі.
Джеффрі Хінтон попереджає про 10-20% ймовірність того, що штучний інтелект може призвести до вимирання людства через 30 років через швидкий технологічний прогрес. Нобелівський лауреат висловлює занепокоєння прискореними темпами змін у сфері штучного інтелекту.
Лінійна регресія може обробляти нелінійні дані, використовуючи скінченні нормальні суміші. Цей підхід забезпечує гнучкість та інтерпретованість, що робить його потужним інструментом машинного навчання. Моделювання моделі суміші для регресії з вибіркою MCMC показує, як відновлювати компоненти за допомогою байєсівського висновку.
OpenAI планує створити суспільно корисну корпорацію для управління своїм зростаючим бізнесом, щоб послабити обмеження, накладені її неприбутковою материнською компанією. Компанія, відома завдяки ChatGPT, шукає більше капіталу, ніж очікувалося, що викликало чутки про перехід до комерційної моделі.
У великих мовних моделях використовується м'яка максимальна увага, але вона вимагає значних обчислень. Лінійна увага пропонує рішення, яке зменшує складність до O(Nd²).
Малі мовні моделі (МММ) набувають все більшої популярності як економічно ефективна альтернатива великим моделям. Вони пропонують підвищену точність, знижену вартість і більший контроль над даними, що робить їх привабливим варіантом для компаній, які прагнуть оптимізувати продуктивність.
Генеративний ШІ може додати 2,6-4,4 трильйона доларів до глобальної вартості, а AWS побачить сплеск корпоративних додатків. Дізнайтеся, як оптимізувати витрати на генеративний ШІ на Amazon Bedrock за допомогою вибору моделі та стратегій використання токенів.