Викладач музики у великому британському університеті висловлює занепокоєння впливом ШІ на академічну сферу, підозрюючи студентів у використанні ШІ для написання есе та музики, через що викладачі відчувають себе безсилими і не знають, як вирішити цю проблему. Стрімке поширення ШІ в освіті ставить питання про академічну доброчесність і належне використання інструментів ШІ в університетах, висвіт...
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм адаптивного керування автономними дронами на основі машинного навчання для навігації в умовах непередбачуваних сил, таких як поривчастий вітер. Методика автоматично обирає найкращий алгоритм оптимізації, щоб мінімізувати помилку відстеження траєкторії на 50% у симуляціях, що обіцяє ефективну доставку посилок та моніторин...
Університет штату Огайо навчатиме студентів відповідальному застосуванню штучного інтелекту, щоб стати лідером у майбутньому. Президент Волтер «Тед» Картер-молодший наголошує на підготовці студентів до інтеграції ШІ.
Система лінійного регресійного прогнозування демонструється з використанням JavaScript на стороні клієнта для простоти. Навчена модель досягла точності 64.00% завдяки нелінійній структурі даних. Нещодавно помер відомий художник Роберт МакГінніс, відомий своїми культовими обкладинками книг та кіноплакатами.
Ofcom обмірковує проблеми зі штучним інтелектом в оцінці ризиків після звіту про автоматизацію перевірок Meta. Учасники кампанії наполягають на обмеженні використання ШІ в Meta для Facebook, Instagram, WhatsApp.
Колишній член правління OpenAI Хелен Тонер попереджає про «поступове позбавлення ШІ можливостей» через підрив ринку праці генеративним ШІ. Орієнтація США на академічні дослідження та іноземних студентів розглядається як «великий подарунок» Китаю в конкурентній боротьбі зі штучним інтелектом.
Британські міністри відкладають законопроект про регулювання ШІ щонайменше на рік через побоювання щодо безпеки та авторських прав. Міністр з питань технологій планує розробити комплексне законодавство для вирішення проблеми відсутності регулювання.
Text-to-SQL заповнює прогалину для нетехнічних користувачів, надаючи точні, специфічні для схеми запити для швидшого прийняття рішень. Amazon Nova з функцією Text-to-SQL перевершує інші підходи до штучного інтелекту завдяки точним і надійним результатам зі структурованих даних.
Автоматизовані рішення для штучного інтелекту, такі як Open AI Whisper Large V3 Turbo на Amazon Bedrock Marketplace, спрощують процеси транскрипції та редагування конфіденційних даних у записах. Інтеграція Amazon Bedrock з безсерверними технологіями забезпечує безперебійний робочий процес для масштабованої обробки контенту, гарантуючи дотримання нормативних вимог і захист даних.
Верховний суд закликає провідних юристів звернути увагу на зловживання штучним інтелектом у юридичній роботі. У двох нещодавніх справах було виявлено фальшиві цитати з прецедентного права, що викликає занепокоєння щодо контенту, створеного штучним інтелектом.
Семантичний пошук відео з використанням моделей машинного зору дозволяє користувачам шукати відеоконтент за допомогою запитів на природній мові, покращуючи виявлення та модерацію контенту. Великі моделі зору, такі як CLIP, дозволяють переносити дані з нульового кадру на різні завдання комп'ютерного зору, революціонізуючи ефективність відеопошуку.
Новий центр обробки даних в Елшемі, що в Лінкольнширі, викидатиме 850 000 тонн CO2 на рік, що перевищує викиди 5 аеропортів. Проект вартістю 10 мільярдів фунтів стерлінгів стимулює попит на ШІ у Великобританії.
Графічні процесори є критично важливими та дорогими для генеративних робочих навантажень ШІ, що спонукає організації спільно використовувати високопродуктивну інфраструктуру графічних процесорів у декількох облікових записах AWS для кращого використання ресурсів та відстеження витрат. Керування завданнями SageMaker HyperPod забезпечує багатоакаунтний доступ, оптимізуючи розподіл ресурсів і вик...
Нове дослідження показало, що автомобіль TeslaДослідження було проведено Страховим інститутом безпеки дорожнього руху.
Kernel ridge regression (KRR) uses a kernel function for complex non-linear data, producing accurate predictions. Training a KRR model involves finding weights using closed-form techniques with a matrix inverse.