DWP розглядає можливість застосування штучного інтелекту для обробки 25 000 щоденних листів та електронних листів від вразливих заявників на отримання допомоги. Британська система соціального забезпечення відмовляється від прототипів ШІ через «фальстарти».
Урядові прототипи ШІ для системи соціального забезпечення стикаються з невдачами, в тому числі з побоюваннями, що DWP використовує ШІ для читання кореспонденції заявників на отримання допомоги. Пілотні проекти з навчання персоналу, центрів зайнятості та виплат допомоги по інвалідності не просуваються вперед, що заважає зусиллям Кейра Стармера щодо підвищення ефективності.
Китайська компанія DeepSeek представила ШІ R1, який конкурує з OpenAI за нижчою ціною. Нерегульована конкуренція підвищує ризик катастрофи, кидає виклик домінуванню США.
Нові резюме, створені штучним інтелектом, спрощують світ, усуваючи складнощі. Пошукові запити Google тепер пропонують машинні відповіді перед реальними посиланнями.
Paul McCartney warns AI could harm artists if copyright law changes. Proposals may hinder creativity.
У США зростає кількість відмов у страховому покритті через алгоритми штучного інтелекту; нові інструменти ШІ генерують автоматичні апеляції. Експерти в галузі охорони здоров'я закликають до реформування системи, щоб контролювати ціни та покращити покриття.
Машинне навчання стимулює мобільну рекламу та ігрову індустрію завдяки нейронним мережам для прогнозування кліків. Провідні гравці, такі як Applovin, інвестують мільярди в залучення користувачів, переходячи на глибоке навчання для підвищення ефективності.
Генеративні асистенти ШІ стикаються з проблемами безпеки при розгортанні на виробництві. AWS надає структуру для оцінки засобів контролю безпеки для різних типів додатків. OWASP Top 10 для LLMs допомагає зрозуміти та зменшити загрози в додатках генеративного ШІ.
Startup Station A, заснована випускниками Массачусетського технологічного інституту, спрощує впровадження чистої енергії для бізнесу. Платформа пропонує ринковий майданчик для аналізу, торгів та вибору постачальників, співпрацюючи з великими компаніями, що займаються нерухомістю, для зменшення вуглецевого сліду.
Дізнайтеся, як підходити до проектів з аналітики даних як професіонал: Визначте проблему, сформулюйте очікування та ефективно підготуйтеся до отримання результативних інсайтів. Чіткі цілі зацікавлених сторін та належне планування є ключовими для успішних проектів з аналізу даних.
Нобелівська робота Джеффрі Хінтона про обмежені машини Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) пояснюється та реалізується в PyTorch. Обмежені Больцманівські машини - це некеровані моделі навчання для вилучення значущих ознак без вихідних міток, використовуючи енергетичні функції та розподіли ймовірностей.
Практичні проекти машинного навчання показують, які труднощі виникають при переході до виробництва. Оптимізуйте продуктивність моделі, узгодивши функції втрат і метрики з бізнес-пріоритетами.
Аналітики даних стикаються з плутаниною щодо відмінностей між продуктовою та маркетинговою аналітикою. Продуктова аналітика покращує користувацький досвід, в той час як маркетингова аналітика фокусується на залученні нових користувачів.
Генеративні моделі ШІ, такі як AlphaFold та RFdiffusion, трансформують розробку ліків, передбачаючи молекулярні структури. MDGen від MIT пропонує новий підхід, ефективно моделюючи динамічні молекулярні рухи, щоб допомогти в розробці нових молекул для лікування таких захворювань, як рак.
Технології штучного інтелекту, такі як Amazon Lex і Amazon Bedrock, трансформують досвід клієнтів, скорочують час обробки та покращують завдання самообслуговування. Інтеграція LLM з Amazon Lex і Bedrock покращує класифікацію намірів і роздільну здатність слотів, забезпечуючи точну взаємодію з клієнтами.