Каліфорнія інвестує $250 млн у дослідження новин та ШІ, що фінансуються державою та технологічними компаніями. Більшість коштів буде спрямовано на підтримку новинних організацій, починаючи з 2025 року.
Латиноамериканські та чорношкірі організації використовують чат-бот на Discord для залучення темношкірих виборців до голосування за Камалу Харріс. Усміхнений чат-бот, що нагадує Волл-І, ініціює розмови, щоб переконати виборців.
Amazon Bedrock представляє функцію пакетного висновку для обробки великих обсягів даних, що ідеально підходить для роботи колл-центрів. Це масштабоване рішення спрощує завдання обробки даних, пропонуючи переваги над методами, що працюють у режимі реального часу.
Дізнайтеся, як точно налаштувати модель трансформатора аудіоспектрограми для ефективної класифікації аудіо на основі власних даних за допомогою Hugging Face Transformers. Попередньо навчені моделі AST забезпечують надійність і гнучкість, дозволяючи отримувати кращі результати завдяки точному налаштуванню на основі конкретних даних для таких галузевих застосувань, як прогнозування технічного об...
Accenture співпрацювала з Amazon Bedrock, щоб покращити обробку даних, налаштувавши стратегії розбиття на частини для підвищення ефективності NLP, зосередившись на точному пошуку інформації зі складних PDF-файлів. Використовуючи Amazon Textract і власну логіку, Accenture успішно витягувала деталізовані дані з таблиць, зберігаючи при цьому можливості узагальнення, долаючи обмеження попередніх п...
Генеративний ШІ, як і розширене покоління пошуку (Retrieval Augmented Generation, RAG), трансформує діяльність підприємств. Amazon Q Business пропонує керований підхід RAG, що скорочує час розробки з місяців до годин, з акцентом на точність і кастомізацію під унікальні потреби бізнесу.
NVIDIA ACE представляє Nemotron-4 4B Instruct, вбудовану в пристрій невелику мовну модель для більш інтуїтивної взаємодії з ігровими персонажами. Мікросервіси ACE NIM оптимізують продуктивність і використання пам'яті для ігор зі штучним інтелектом на пристроях з GeForce RTX.
Суперечливі твіти Ілона Маска, дослідження штучного інтелекту, що розвінчує екзистенційні загрози, та звинувачення компанії Nvidia у «неправомірному збагаченні» за рахунок використання відео з YouTube для навчання ШІ. Позов вимагає статусу колективного позову для творців контенту.
Австралійський регулятор конфіденційності припинив переслідування компанії Clearview AI, незважаючи на те, що вона не виконала вимоги щодо видалення зображень облич австралійців. Clearview AI стверджує, що його база даних містить понад 50 мільярдів облич, вилучених з інтернету, в тому числі з соціальних мереж.
Amazon SageMaker Data Wrangler і Canvas об'єднані, щоб запропонувати робочий простір без коду для підготовки даних і розгортання ML-моделей. Користувачі можуть легко перенести існуючі потоки Data Wrangler до Canvas, спрощуючи робочий процес ML.
Procreate відмовляється від генеративного ШІ з етичних міркувань, генеральний директор Джеймс Куда виступає проти використання технологій в арт-індустрії. Компанія виступає проти дегуманізуючого впливу штучного інтелекту, віддаючи пріоритет людяності у творчому процесі.
Condé Nast співпрацює з OpenAI для інтеграції контенту Vogue, Wired та New Yorker у продукти ChatGPT та SearchGPT. OpenAI уклала угоди з такими великими видавництвами, як Time і Financial Times, на доступ до текстових архівів.
Автори Андреа Бартц, Чарльз Гребер та Кірк Воллес Джонсон подали до суду на компанію Anthropic за неправомірне використання їхніх книг для навчання штучного інтелекту чат-бота Клода. У позові стверджується, що компанія використовувала піратські версії творів для навчання чат-бота.
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, мають можливості, що виходять за межі людських здібностей, що викликає питання про ступінь їхнього розуміння. LLM передбачають вірогідність тексту на основі контексту, демонструючи вражаючі досягнення, але не маючи базових людських здібностей.
Дізнайтеся про моделі квантильної регресії в python, в тому числі про переваги над традиційною регресією за методом найменших квадратів. Вивчіть високорозмірну квантильну регресію за допомогою надійного пакета asgl, зосередившись на адаптивній пеналізації ласо для більш детального розуміння.