Великі мовні моделі (LLM) чудово справляються з машинним перекладом, враховуючи контекст і культурні нюанси краще, ніж нейронні моделі на кшталт Amazon Translate. LLM пропонують потенційну економію коштів і прискорене виконання проектів, але також стикаються з такими проблемами, як нестабільна якість і ризик галюцинацій.
Обсяги корпоративних даних зростають, але більшість додатків зі штучним інтелектом використовують лише частину з них. Механізми запитів штучного інтелекту підключають агентів ШІ до всіх типів даних, розкриваючи інтелект у неструктурованих даних. Такі компанії, як DataStax і NetApp, лідирують у створенні платформ для роботи зі штучним інтелектом.
Факультет ШІ, відомий своєю співпрацею з NHS та урядом Великобританії, також бере участь у розробці ШІ для військових дронів. Консалтингова компанія має досвід розгортання моделей ШІ на БПЛА, що викликає занепокоєння щодо його подвійної ролі в цивільному та оборонному секторах.
NVIDIA Media2 використовує ШІ для трансформації створення та доставки контенту в медіаіндустрії, залишаючись на передовій завдяки таким технологіям, як NVIDIA Holoscan та архітектура Blackwell. NVIDIA AI Enterprise пропонує ряд мікросервісів для розширення можливостей ШІ в робочих процесах медіакомпаній.
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint прискорює розробку людиноподібних роботів завдяки синтетичним даним про рух. Платформа Cosmos скорочує розрив між симуляцією та реальністю для інновацій у сфері фізичного ШІ.
За словами генерального директора OpenAI Сема Альтмана (Sam Altman), АІ-агенти можуть трансформувати бізнес-процеси, оскільки віртуальні працівники приєднаються до трудового колективу. Перші АІ-агенти можуть почати працювати в організаціях вже цього року, приносячи прибуток на значні інвестиції в технологію.
Автоматизуйте виявлення аномалій на основі журналів за допомогою Amazon SageMaker. Використовуйте налаштування гіперпараметрів та конвеєри SageMaker для ефективної побудови моделей.
Ролі аналітиків даних розширюються і включають в себе не лише розробку моделей, але й навички їхнього розгортання. Дізнайтеся, як розгортати ML-моделі за допомогою FastAPI та Docker для промислових API.
Система штучного інтелекту може запропонувати ідеальних молодих гравців з конкретними якостями, які бажають бачити футбольні менеджери, що потенційно підвищить результативність команди. Технологи стверджують, що менеджери можуть бажати гравців з такими рисами, як агресивність Ерлінга Халанда або врівноваженість Джуда Беллінгема, що робить цю систему спортивною лампою Аладдіна.
Основні оновлення в етиці ШІ на 2024 рік включають прорив у інтерпретації LLM від Anthropic, дизайн ШІ, орієнтований на людину, і нове законодавство в галузі ШІ, таке як Закон ЄС про ШІ і закони Каліфорнії, спрямовані на боротьбу з глибокими фейками і дезінформацією. Фокус на зрозумілому ШІ та розширенні можливостей людини, а також евристики для оцінки законодавства у сфері ШІ є ключовими моме...
Персонажі штучного інтелекту Meta, зокрема «горда чорношкіра квір-мама», викликали вірусне обговорення перед тим, як їх видалили. Незважаючи на попередні видалення, компанія планує представити більше профілів персонажів зі штучним інтелектом.
Глибоке навчання відмінно справляється з виявленням викидів для зображень, відео та аудіо даних, але має проблеми з табличними даними. Традиційні методи все ще переважають у виявленні відхилень у табличних даних, проте глибоке навчання дає надію на подальший прогрес.
Джеффрі Хінтон, «хрещений батько» штучного інтелекту, висвітлює боротьбу розумних істот з менш розумними. Розвиток ШІ вимагає реалістичного розуміння того, що ми не можемо контролювати як розумні, так і нерозумні сили, як це видно з поточних подій, таких як пандемія коронавірусу.
Новий інструмент моделювання поєднує відбір ознак з регресією для подолання обмежень та забезпечення узгодженої оцінки параметрів. Такі методи, як регресія Лассо та байєсівський відбір змінних, спрямовані на оптимізацію продуктивності моделі шляхом відбору релевантних змінних та точної оцінки коефіцієнтів.
Освоюємо Sensor Fusion: Аналіз виявлення перешкод за даними KITTI з використанням кольорових зображень. Глибоке занурення в детектори об'єктів YoloWorld та YoloV8 для аналізу наборів даних KITTI.