Деміс Хассабіс і Джон Джампер з DeepMind разом з Девідом Бейкером отримали Нобелівську премію за прогрес у вивченні структури білка. Їхня робота над ШІ-моделлю AlphaFold революціонізувала прогнозування структури білків.
Моделі синтезу відео зі штучним інтелектом, такі як Kling і video-01 від Kuaishou Technology та Minimax, розширюють межі, створюючи вірусне відео, яке змінює культуру мемів. Kling, перевершивши Sora, може генерувати високоякісні відео з текстових підказок, нерухомих зображень або існуючих відео, викликаючи суперечки та захоплення.
A/B-тестування vs. відкидання висновків: Вибір правильного розміру вибірки. Порівняння двох груп в A/B-тестуванні або вибір репрезентативної вибірки для відкидання висновків має вирішальне значення для отримання об'єктивних результатів. Розуміння метрик успіху, таких як пропорції або абсолютні цифри, є ключовим для точного експериментування.
Black Forest Labs представляє FLUX. 1 AI для генерації зображень, оптимізований для графічних процесорів GeForce RTX і NVIDIA RTX. FLUX. 1 вирізняється швидким відтворенням точної анатомії людини та розбірливого тексту всередині зображень, пропонуючи три варіанти для різних потреб користувачів.
Асистент штучного інтелекту Meta, який викликав занепокоєння щодо конфіденційності, тепер є на сонцезахисних окулярах Ray-Ban Meta за 299 фунтів стерлінгів у Великій Британії. Асистент генерує текст і зображення на платформах соціальних мереж у Великій Британії та Бразилії.
Дізнайтеся, як запускати Rust-код у браузері за допомогою WebAssembly, надаючи динамічним веб-сторінкам переваги конфіденційності. Дотримуйтесь дев'яти правил для перенесення коду на WASM у браузері, щоб забезпечити успішне впровадження та інтеграцію.
Попереднє навчання великих мовних моделей (LLM) за допомогою бібліотеки torchtitan прискорює моделі, подібні до Meta Llama 3, демонструючи підтримку FSDP2 і FP8. Amazon SageMaker Model Training скорочує час і витрати, пропонуючи високопродуктивну обчислювальну інфраструктуру ML.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT), Массачусетського технологічного університету (CMU) та Університету Лехай (Lehigh) співпрацюють над програмою METALS, що фінансується DARPA, з метою оптимізації багатокомпонентних конструкцій для аерокосмічних застосувань, зокрема ракетних двигунів. Проект поєднує класичну механіку з технологіями штучного інтелекту для створення комп...
Перехід від інженера-програміста до інженера машинного навчання в компаніях FAANG включає 7 ключових кроків, серед яких пошук мотивації, вивчення основ ML, нетворкінг та пошук своєї ніші в ландшафті ML. Розуміння своїх інтересів та стратегічне використання поточних навичок є важливими для успішного переходу.
Прискорені обчислення NVIDIA стимулюють енергоефективні інновації в галузі ШІ, значно знижуючи енергоспоживання та забезпечуючи роботу понад 4 000 додатків. Агентний ШІ трансформує індустрію, автоматизуючи складні завдання та прискорюючи інновації, а NVIDIA співпрацює над революційними проектами, такими як пошук ШІ в реальному часі для швидких радіопередач.
Цифровий асистент зі штучним інтелектом на базі AWS спрощує залучення клієнтів банківських установ, автоматизуючи документообіг, перевірку особистих даних та забезпечуючи миттєву взаємодію з клієнтами. Такі проблеми, як ручні процеси, ризики безпеки та обмежений доступ, вирішуються за допомогою інноваційного рішення, що покращує клієнтський досвід та ефективність.
Кешування підказок змінює правила гри, зменшуючи обчислювальні витрати та затримки в моделях, що базуються на увазі, таких як GPT. Google, Anthropic та OpenAI лідирують у цій галузі завдяки інноваційним методам кешування довгих підказок, що значно підвищує ефективність та зменшує витрати.
Прогнозування часових рядів має вирішальне значення для передбачення майбутніх значень, але стикається з такими проблемами, як сезонність і ручне налаштування. Amazon SageMaker AutoMLV2 спрощує процес завдяки автоматизації, від підготовки даних до розгортання моделі.
Блейк Монтгомері стає новим автором TechScape, обговорюючи заборону на використання технологій у середній школі та відмову від навчання ШІ. Щоб бути в курсі останніх технологічних новин, підпишіться на розсилку.
Реалізація логістичної регресії за допомогою JavaScript для прогнозування статі на основі віку, штату, доходу та політичних уподобань. Навчання з пакетним градієнтним спуском дає модель з точністю 75% на тестових даних.