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

Зображення жорстокого поводження з дітьми, створені штучним інтелектом: Австралійським чоловікам пред'явлено звинувачення

Двоє австралійців заарештовані в рамках глобальної операції з розповсюдження згенерованих штучним інтелектом зображень насильства над дітьми. 25 осіб заарештовано в рамках розслідування сексуальної експлуатації дітей.

Кібербезпека посилена: ШІ на базі бібліотек CUDA

Кібербезпека на базі NVIDIA AI покращує виявлення загроз завдяки аналізу в реальному часі, автоматизації та масштабованості. Високошвидкісна мережа та паралельна обробка дозволяють швидше виявляти загрози та реагувати на них, мінімізуючи час простою та забезпечуючи безперервність бізнесу.

Революція в ШІ завдяки співпраці з основними чіпами

MIT та GlobalFoundries співпрацюють над вдосконаленням напівпровідникових технологій, зосереджуючись на штучному інтелекті та енергоефективності за допомогою кремнієвої фотоніки. Співпраця між науковими та промисловими колами сприяє створенню трансформаційних рішень для наступного покоління технологій мікросхем.

Розкрий свій потенціал: Пиши для «Назустріч науці про дані

«TDS шукає авторів для контенту з науки про дані, штучного інтелекту, машинного навчання та програмування. TDS - провідний сайт про науку про дані, який тепер працює на власній платформі».

Розкриття можливостей навчання з підкріпленням: Глибоке занурення в магістратуру та ШІ

Частина 2 «Глибоке занурення LLM» присвячена вивченню навчання з підкріпленням (RL), критично важливого етапу в підготовці LLM. RL дозволяє моделям вчитися на власному досвіді, перевершуючи людський досвід, як це видно на прикладі AlphaGo від DeepMind.

Набираємо обертів: AWS DeepRacer на re:Invent 2024

Автор розмірковує про освоєння AWS DeepRacer у фізичному світі на AWS re:Invent 2024, ділиться стратегією та деталями реалізації для досягнення успіху. Подолання таких викликів, як проблеми з кермуванням та калібруванням моделі, впровадження патчу геометрії рульового управління Ackermann для реалістичної поведінки та покращення продуктивності.

Зламування коду NaN

Налагодження NaN в моделях штучного інтелекту може бути складним завданням, але спеціальний інструмент може допомогти зафіксувати та проаналізувати помилки. Використовуючи PyTorch Lightning, функція зворотного виклику NaNCapture може ефективно обробляти значення NaN під час навчання.

Обмеження штучного інтелекту в мистецькому розвитку

Запропоновані зміни до закону про авторське право надають пріоритет ШІ над людською творчістю, що викликає дискусії серед митців. Справжня творчість полягає в людській уяві та навчанні, а не в обмеженнях штучного інтелекту.

Спрощена система доставки генного редагування

Вчені Массачусетського технологічного інституту відкрили системи TIGR - компактні РНК-керовані інструменти для точного редагування ДНК, що пропонують потенційні терапевтичні застосування. Команда Чжана використала природне різноманіття для виявлення універсальних TIGR-асоційованих білків, підкресливши силу використання біологічних механізмів для інноваційних застосувань.

ШІ судить медицину: Новий підхід на AWS

Використовуючи Amazon Bedrock, частина 3 представляє нову систему оцінювання для медичних RAG-додатків, що забезпечує точні та контекстно-відповідні відповіді. Підхід LLM-as-a-judge встановлює еталони для оцінки медичних RAG, оптимізуючи параметри бази знань для надійних застосувань ШІ в медицині.

Етичний ШІ: орієнтуючись на запобіжники та показники

Засоби захисту ШІ є важливими інструментами для забезпечення етичності, безпеки та надійності систем ШІ, захисту від токсичності, упередженості та ризиків для приватного життя. Вони сприяють підвищенню довіри до додатків зі штучним інтелектом, виявляючи шкідливий контент, захищаючи конфіденційні дані та забезпечуючи точність вихідних даних.

Схематичне зображення ризиків оманливих даних

Оманливі візуалізації легше створювати за допомогою сучасних технологій, що призводить до дезінформації. Навчитися розпізнавати та запобігати обману дуже важливо в епоху штучного інтелекту та соціальних мереж.

LLaDA: Революція у створенні мови

LLaDA представляє новий підхід до генерації тексту з використанням дифузійного процесу, що кидає виклик традиційним авторегресійним моделям. Сучасні LLM стикаються з обмеженнями, такими як обчислювальна неефективність, що мотивує розробку LLaDA.