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

Підвищення ефективності піт-стопів з AWS ML

Scuderia Ferrari HP та AWS співпрацюють, щоб революціонізувати аналіз піт-стопів за допомогою машинного навчання, оптимізуючи продуктивність та ефективність у Формулі 1®. AWS допомагає модернізувати процес, автоматизуючи синхронізацію відео та телеметричних даних, що призводить до швидшого аналізу та виявлення помилок.

Масштабування низькокодового ШІ: як уникнути пастки автоматизації

Платформи штучного інтелекту з низьким рівнем коду спрощують побудову моделей машинного навчання, але можуть стикатися з проблемами масштабування у виробничих середовищах з високим трафіком. Azure ML Designer і AWS SageMaker Canvas пропонують прості інструменти перетягування, але можуть мати проблеми з управлінням ресурсами і станом при інтенсивному використанні.

Максимізуйте точність LLM з EoRA

Квантування зменшує використання пам'яті у великих мовних моделях завдяки перетворенню параметрів у формати нижчої точності. EoRA покращує точність 2-бітового квантування, роблячи моделі до 5.5 разів меншими, зберігаючи при цьому продуктивність.

Фірми, що займаються штучним інтелектом, повинні розкривати інформацію про використання авторського контенту: Лорди розглядають поправку до законопроекту про дані

Нова поправка до законопроекту про дані вимагає від ШІ-компаній розкривати інформацію про використання контенту, захищеного авторським правом, оскаржуючи раніше відхилену версію. Пропозиція колеги Бібана Кідрона спрямована на те, щоб обмежити використання ШІ-компаніями робіт, захищених авторським правом, без дозволу.

Революція в аналізі банківських документів за допомогою LLaMA-Factory на Amazon SageMaker

Банки борються з неефективністю обробки документів, але рішення SuperAcc на основі штучного інтелекту від Apoidea Group скорочує час обробки більш ніж на 80%. Передові системи вилучення інформації SuperAcc спрощують залучення клієнтів, дотримання нормативних вимог і цифрову трансформацію в банківському секторі.

ШІ революціонізує прогнозування розташування білків у клітинах людини

Новий обчислювальний підхід прогнозує розташування білків у клітинах, допомагаючи в діагностиці захворювань та ідентифікації мішеней для ліків. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Гарварду та Інституту Броуда розробили метод локалізації одноклітинних білків за допомогою моделей штучного інтелекту.

Трамп уклав угоду з ОАЕ про найбільший кампус штучного інтелекту за межами США

Об'єднані Арабські Емірати та США підписали угоду про створення великого кампусу штучного інтелекту, що викликало занепокоєння щодо китайського впливу. Угода підкреслює зміни в партнерствах у сфері ШІ за адміністрації Трампа.

Розшифровка ШІ-трансформерів: Посібник для неспеціалістів

Стаття на Pure AI спрощує процес трансформації великих мовних моделей ШІ, використовуючи заводську аналогію, що робить його доступним для неінженерів і бізнес-професіоналів. Аналогія розбиває процес на такі етапи, як завантаження док-станції, сортувальники матеріалів і остаточна збірка, пропонуючи чітке розуміння того, як працюють трансформери.

AlphaEvolve: Революційні алгоритми

Google DeepMind представив AlphaEvolve - систему штучного інтелекту, яка еволюціонує код, відкриваючи нові алгоритми для кодування та аналізу даних. Використовуючи генетичні алгоритми та Gemini Llm, AlphaEvolve підказує, мутує, оцінює та створює код для оптимальних рішень.

Заряджайте свої моделі: Сила збірки

Пакування та бустінг є важливими методами ансамблю в машинному навчанні, що покращують точність Ансамблювання об'єднує прогнози з декількох моделей для створення потужних моделей, а пакування зменшує дисперсію, а бустінг ітеративно покращує роботу над помилками.

Розкриття потенціалу прибутковості фабрик штучного інтелекту

Фабрики штучного інтелекту змінюють економіку сучасної інфраструктури, виробляючи цінні токени у великих масштабах. Пропускна здатність, затримка та якість є ключовими показниками для створення цікавого користувацького досвіду та максимізації потенціалу доходу з кожного токена.

Опановуємо математику машинного навчання

Математичні навички мають вирішальне значення для дослідницьких посад у таких компаніях, як Deepmind і Google Research, тоді як промислові посади вимагають меншої глибини знань. Вища освіта корелює з вищими заробітками у сфері машинного навчання.

Дилема Монті Холу: урок прийняття рішень

Проблема Монті Холу кидає виклик звичайній інтуїції у прийнятті рішень. Вивчаючи різні аспекти цієї головоломки з точки зору ймовірності, ми можемо покращити процес прийняття рішень на основі даних. Залишитися з початковим вибором чи змінити двері? Відповідь може вас здивувати.