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

ШІ домінує над Connect Four

Дізнайтеся, як можна використовувати моделювання Монте-Карло для створення висококваліфікованого штучного інтелекту для Connect Four. Дізнайтеся про історію та практичне застосування цього потужного інструменту науки про дані.

Атака шкідливого програмного забезпечення на провайдера: Скомпрометовано облікові дані клієнтів

Китайські хакери використовують нульовий день у Versa Director для зараження американських провайдерів шкідливим програмним забезпеченням для крадіжки облікових даних, отримання адміністративного контролю та компрометації клієнтів. Black Lotus Labs виявила постійні атаки з використанням спеціальної веб-оболонки VersaMem для перехоплення облікових даних перед хешуванням.

Визначення ШІ з відкритим кодом: дебати тривають

OSI роз'яснює поняття «ШІ з відкритим кодом», кидаючи виклик таким компаніям, як Meta, які маркують обмежені моделі як відкриті. Проєкт визначення підкреслює ключові свободи для дійсно відкритого ШІ.

Венесуельські журналісти впроваджують штучний інтелект на тлі переслідувань

Журналісти борються з репресіями Мадуро проти ЗМІ у Венесуелі за допомогою аватарів зі штучним інтелектом. Габріель Гарсія Маркес якось назвав журналістику «найкращою роботою у світі», але робити репортажі в сучасній Венесуелі стає дедалі складніше.

Максимізуйте видимість веб-сайту за допомогою веб-сканера Amazon Q

Amazon Q Business пропонує інтерактивні чат-додатки, що використовують корпоративні дані, з коннектором Amazon Q Web Crawler для індексування вмісту веб-сайтів. Конектор автоматично оновлює та індексує веб-сторінки та вкладення, дозволяючи генерувати досвід штучного інтелекту на основі запитів користувачів.

Освоєння методу імпутації пропущених величин: Візуальний посібник для початківців

Шість методів імплікації відсутніх значень у наборах даних пояснюються наочно, підкреслюючи важливість знання предметної області. Розуміння типів і причин відсутності даних для вибору правильного методу інтерполяції для кращого аналізу.

Опанування методу MMD-критики

Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.

Рішення зі штучного інтелекту для навантаження вчителів

Міністерство освіти і науки надає спеціальний доступ ШІ до створення освітніх ресурсів, щоб зменшити навантаження на вчителів. Уряд інвестує 3 млн фунтів стерлінгів у розробку банку контенту для офіційного оцінювання та навчальних матеріалів.

Ефективне навчання логістичній регресії на C#

Автор розробив модель логістичної регресії на мові C#, використовуючи пакетне навчання та розпад ваги для прогнозування статі на основі різних факторів. Модель досягла 75% точності на тестових даних, демонструючи потужність пакетного навчання для покращення моделей прогнозування.

Освоєння ризику: розкриття стратегічних можливостей LLM

Великі мовні моделі від Anthropic, OpenAI та Meta демонструють чітку стратегічну поведінку в змодельованому середовищі ризику, причому Claude Sonnet 3.5 має невелику перевагу. Здатність бакалаврів мислити і діяти стратегічно має вирішальне значення, оскільки ми інтегруємо їх у наше повсякденне життя, порушуючи важливі питання про їхні стратегічні можливості та майбутній розвиток.

Освоєння переранжування у світі 2 мільйонів контекстних вікон токенів

Google DeepMind запускає проект Visualising AI, який досліджує методи RAG для підвищення точності пошуку. Переранжування результатів пошуку в векторних базах даних може підвищити продуктивність, а традиційні методи, такі як TF-IDF і BM25, дають цінну інформацію.

Нестандартні шрифти: Нова межа у створенні зображень за допомогою штучного інтелекту

АІ-модель Flux чудово відтворює спеціально навчені шрифти, дозволяючи користувачам вставляти унікальні шрифти в зображення, створені штучним інтелектом. Технологія LoRA дозволяє кастомізувати базові моделі АІ для вставки персональних продуктів або стилів у зображення.