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

Жахливе зростання штучного інтелекту в музиці: Гай Чемберс висловився

Гай Чемберс попереджає про зростання штучного інтелекту в музичній індустрії, побоюючись за майбутнє авторів пісень. Пропонує, щоб альбоми носили значок "запис, зроблений усіма людьми".

Приховані небезпеки штучного інтелекту: технологічні гіганти та екзистенційні страхи

Стаття висвітлює небезпеку штучного інтелекту, який магнати приховують від громадськості. Роман Герберта Уеллса "Звільнений світ" передбачив появу атомної зброї та необхідність створення світового уряду для запобігання глобальній війні. Уеллс вважав, що лише науково мисляча еліта може врятувати демократію від небезпек нових технологій.

Embracing Technology: Інструмент, що позбавляє життя нудьги

Поява роботів як інструментів, а не загроз у нашому житті. Антиутопічне технологічне бачення "Чорного дзеркала" продовжується у сьомому сезоні. Уявіть світ без сучасних технологій - повернення до нудних завдань минулого.

Революція в комп'ютерному зорі: Навігація по ландшафту штучного інтелекту

Останні досягнення в галузі штучного інтелекту, включаючи GenAI та LLM, революціонізують галузі завдяки підвищенню продуктивності та можливостей. Архітектури трансформаторів зору, такі як ViTs, змінюють комп'ютерний зір, пропонуючи чудову продуктивність і масштабованість порівняно з традиційними CNN.

Розблокування 3D-розуміння з 2D-зображень за допомогою Sun RGB-D

Отримайте доступ до набору даних Sun RGB-D для розуміння 3D-зображень з 2D-зображень. Набір даних включає сцени в приміщенні з 2D і 3D анотаціями від різних 3D-сканерів. Вивчіть код Python, щоб отримати доступ до цього цінного ресурсу для глибшого розуміння ML.

Суперечка про інструмент штучного інтелекту Google: Образливі історичні зображення

Модель штучного інтелекту Gemini від Google зазнала критики після того, як зобразила історичних діячів як людей з іншим кольором шкіри. Співзасновник компанії Сергій Брін визнає: "Ми, безумовно, облажалися".

Революційний прорив у множенні матриць для швидших моделей штучного інтелекту

Комп'ютерні вчені відкрили новий метод швидшого множення великих матриць, що прискорює роботу моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT. Найбільше підвищення ефективності множення матриць за останні десять років може призвести до значної економії обчислень.

Революція у сфері безпілотних автомобілів: Сила магістрів права

У 1928 році Олександр Флемінг випадково відкрив пеніцилін, зробивши революцію в медицині. Чи можуть великі мовні моделі стати несподіваною відповіддю на питання автономного водіння? Давайте розглянемо потенційний вплив у цій статті.

Альтман повернулася до Ради директорів OpenAI після потрясінь

Сем Альтман відновлений в раді директорів OpenAI після розслідування, посилаючись на втрату довіри до попереднього складу ради директорів. CEO визнає, що міг би впоратися з суперечкою краще.

"Колишнього інженера Google заарештовано за крадіжку комерційної таємниці ШІ

Колишній інженер Google, заарештований за крадіжку комерційної таємниці штучного інтелекту, співпрацював з китайськими компаніями. Ймовірно, копіював детальну інформацію про чіпи GPU і TPU, суперкомп'ютерні системи.

Покращення периферійного зору ШІ

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили набір даних для імітації периферійного зору в моделях штучного інтелекту, що покращує розпізнавання об'єктів. Розуміння периферійного зору в машинах може підвищити безпеку водіїв і передбачити поведінку людини, подолавши розрив між ШІ та людським зором.

Неузгодженість числових оцінок магістрів права: Застереження для суддів

Основні LLM, протестовані на числових оцінках, виявляють невідповідності. Шаблони підказок можуть суттєво вплинути на результати, ставлячи під сумнів реальну зручність використання.

Вивчення околиць 3D-сітки

Дізнайтеся, як алгоритми на основі 2D-сітки можна застосовувати у 3D-світі для навігації та візуалізації у відеоіграх, робототехніці та архітектурному дизайні. Вивчіть п'ять областей 3D-сітки для вирішення завдань штучного інтелекту, таких як пошук шляхів і забезпечення видимості.