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

Пожертвувати прибутком заради ШІ: сміливий крок Meta

Інвестиції Meta в Scale AI в розмірі $15 млрд сколихнули індустрію штучного інтелекту: повідомляється про дев'ятизначні зарплати та реакцію головного клієнта Google. Засновник Scale AI приєднується до Meta, що викликає занепокоєння серед конкурентів, таких як Google, і юридичні баталії з Disney і Universal через порушення авторських прав.

Покращення студентського досвіду: Життєво важливий резонатор

Метью Карен приєднався до консультативної групи студентів Шварцманського комп'ютерного коледжу Массачусетського технологічного інституту як джазовий музикант, що вивчає комп'ютерні науки. Група консультує керівництво коледжу, сприяючи різноманітним дискусіям та покращуючи студентський досвід в MIT.

OpenAI отримала $200-мільйонний військовий контракт з США на "боротьбу з війною

OpenAI укладає контракт на $200 млн з Міністерством оборони США на використання штучного інтелекту для вирішення завдань національної безпеки. Стартап із Сан-Франциско, який стане піонером у застосуванні АІ для військових операцій та урядових завдань.

Революція у виробництві за допомогою штучного інтелекту в Apollo Tyres

Apollo Tyres співпрацює з Amazon Web Services для цифрової трансформації, використовуючи генеративний штучний інтелект для оптимізації виробничих процесів. Рішення Manufacturing Reasoner автоматизує завдання, підключається до Інтернету речей і дозволяє приймати рішення на основі даних для підвищення операційної ефективності.

Рушійні сили інновацій: Науково-промислова співпраця в галузі транспортних технологій

Консорціум MIT AgeLab's AVT Consortium відзначає десятиріччя галузевої співпраці, зосереджуючись на реакції водіїв на передові транспортні технології. Лідери галузі закликають до стратегічного, заснованого на даних підходу до автомобільної безпеки, ставлячи перед галуззю завдання визначити пріоритети інновацій та узгодження регулювання.

ШІ: рятівний круг для британської економіки?

Генеративний штучний інтелект швидко впроваджується в різних галузях, від охорони здоров'я до освіти, але виникає занепокоєння через тенденцію великих мовних моделей генерувати неточну інформацію. Критики ставлять під сумнів справжню цінність цієї технології для економіки Великої Британії через постійну ваду LLM, яка полягає в тому, що вони все вигадують.

У Великобританії зростають побоювання щодо розгортання штучного інтелекту Humphrey

Урядовий інструмент штучного інтелекту Humphrey використовує моделі з Op Усі чиновники в Англії та Уельсі пройдуть навчання з інструментарію штучного інтелекту в рамках програми підвищення ефективності державної служби.

Генеральний директор BT попереджає про скорочення робочих місць через ШІ

Генеральний директор BT Елісон Кіркбі передбачає подальше скорочення робочих місць за допомогою штучного інтелекту з метою оптимізації компанії. До кінця десятиліття BT планує звільнити до 55 000 працівників, щоб стати більш економним бізнесом.

Скандал з шахрайством зі штучним інтелектом потряс британські університети

Розслідування Guardian виявило 7 000 випадків списування за допомогою штучного інтелекту серед студентів британських університетів, що перевищує традиційний плагіат. Експерти попереджають, що це лише початок, і кількість таких випадків зростає.

Прийняти ШІ або залишитися позаду: Британський міністр попереджає працівників

Міністр технологій Великобританії Пітер Кайл закликав британських працівників впроваджувати штучний інтелект зараз, інакше вони ризикують відстати, адже для подолання розриву між поколіннями у використанні технологій потрібно лише 2,5 години тренінгу.

Заворожуючі візуалізації від Торстена Клеппе

Торстен Клеппе (https://github.com/grensen) створює приголомшливі інтерактивні візуалізації даних, які захоплюють глядачів. Його останні дослідження демонструють красу та інтерактивність візуалізацій машинного навчання.

Оптимізація регресії опорних векторів у C#

Стаття демонструє лінійну регресію опорних векторів за допомогою C# з навчанням рою частинок для оцінки точності прогнозування моделі. Демонстрація розкриває проблеми прогнозування нелінійних даних, підкреслюючи важливість спеціалізованих алгоритмів оптимізації, таких як рій частинок.