Лінійна регресія є базовою, але не справляється з нелінійними даними; квадратична регресія розширює її можливості для обробки складних даних. Демонстрація на C# показує точність квадратичної регресії з використанням синтетичних даних і генерації нейронних мереж.
Дослідники з MBL вивчають формування пам'яті за допомогою графічних процесорів NVIDIA RTX і робочих станцій HP Z з метою розгадки механізмів роботи пам'яті на молекулярному рівні для потенційної профілактики неврологічних захворювань. Розуміння ролі пам'яті в психічному здоров'ї може привести до прориву в дослідженні хвороби Альцгеймера і деменції.
Наукові прориви MIT у 2025 році в галузі квантової фізики, штучного інтелекту та охорони здоров'я потрапили на перші шпальти газет у всьому світі. Випускники MIT заснували компанії, які щорічно приносять 1,9 трильйона доларів і створюють мільйони робочих місць.
Прогнозне технічне обслуговування використовує датчики та аналітику для прогнозування відмов обладнання, що продемонструвала компанія Amazon за допомогою моделей Foundation Models. Це рішення підвищує ефективність і може бути адаптоване для різних галузей промисловості, скорочуючи час простою та максимізуючи продуктивність.
Наївні регресійні моделі з деревом рішень надмірно пристосовуються до навчальних даних. Техніки багінгу та випадкового лісу борються з надмірним пристосуванням, використовуючи підмножини для навчання.
Боти, що генерують голос за допомогою штучного інтелекту, допомагають екстремістським угрупованням, таким як неонацисти та Ісламська держава, поширювати свою ідеологію в Інтернеті, попереджають дослідники. За словами Лукаса Вебера, старшого аналітика з питань загроз, використання штучного інтелекту в стратегіях цифрової пропаганди є значним кроком вперед.
Інвестиції в глобальний ринок центрів обробки даних досягли 61 млрд доларів, що було спричинено попитом на штучний інтелект, і, за даними S&P Global, не спостерігається жодних ознак уповільнення. Аналітики прогнозують продовження бурхливого будівництва для задоволення ненаситних потреб в енергії, що обумовлені діяльністю компаній, які займаються штучним інтелектом, а інвестиції в 2024 році...
Дослідники MIT CSAIL виявили, що короткострокове керівництво може значно покращити продуктивність нейронних мереж, які раніше вважалися «неефективними», шляхом узгодження внутрішніх представлень. На відміну від дистиляції знань, керівництво безпосередньо передає структурні знання, використовуючи архітектурні упередження ненавчених мереж для ефективного навчання.
Члени профспілки відкидають використання штучного інтелекту в мистецтві та відмовляються від цифрового сканування, щоб захистити свою схожість. 99% голосують проти штучного інтелекту, якщо не буде гарантовано захист.
Після теракту на пляжі Бонді платформи заполонили дезінформаційні повідомлення, поширювані за допомогою штучного інтелекту. Серед неправдивих відомостей були заяви про операцію під чужим прапором та акторів, які грали роль потерпілих.
Звіт Інституту безпеки штучного інтелекту (AI Security Institute) свідчить про широке використання універсальних помічників, таких як ChatGPT та Amazon Alexa. Третина громадян Великої Британії звертається до штучного інтелекту за емоційною підтримкою, а кожен десятий користується чат-ботами щотижня.
ШІ прискорює розвиток машинного навчання, визначаючи методи, генеруючи код і налаштовуючи гіперпараметри, що значно скорочує час створення моделей. ШІ може підвищити ефективність науки про дані, але впливає на посади початкового рівня, одночасно генеруючи креативні результати, такі як автомобіль у стилі стімпанк.
Trump Media and Technology Group об'єднується з TAE Technologies в рамках угоди на суму 6 млрд доларів, щоб поєднати Truth Social з енергетичними рішеннями на основі штучного інтелекту. Ця угода має на меті скористатися бумом штучного інтелекту та задовольнити зростаючий попит на енергію.
Розробники корпоративних рішень переходять на автономні AI-агенти для виконання складних завдань. Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore та NVIDIA NeMo Agent Toolkit пропонують потужне рішення для проектування, координації та масштабування безпечних мультиагентних систем на AWS. Ці інструменти оптимізують розробку, розгортання та оптимізацію продуктивності AI-агентів для корпоративних рішень.
Комісія з продуктивності відмовляється від суперечливої пропозиції щодо використання технологічними компаніями матеріалів, захищених авторським правом, для навчання штучного інтелекту. Уряду рекомендується почекати 3 роки, перш ніж переглядати австралійські норми авторського права та вплив нових технологій.