Моделі штучного інтелекту замінюють традиційні алгоритми в алгоритмічних конвеєрах через їхні вищі вимоги до ресурсів. Централізовані сервери виведення можуть підвищити ефективність обробки великих обсягів вхідних даних за допомогою моделей глибокого навчання, як показано в іграшковому експерименті з використанням класифікатора зображень ResNet-152 на 1 000 зображень.
Алгоритм, що поєднує PSO з EO, EPSO, працює аналогічно PSO та EO, не значно краще. Повільний для практичного використання, але перспективний для навчання системи прогнозування КРР.
AWS App Studio - це сервіс на основі штучного інтелекту, який дозволяє не-розробникам швидко створювати індивідуальні бізнес-додатки. Нові функції, такі як каталог готових рішень та імпорт і експорт між екземплярами, мають на меті спростити створення та розгортання додатків, скоротивши час налаштування до менш ніж 15 хвилин.
ШІ може підвищити успішність пошуку роботи, але дуже важливо збалансувати його можливості з людським фактором. Не пропустіть можливості на сьогоднішньому жорсткому ринку праці.
Генеративний АІ підвищує ефективність створення контенту. Конститутивний ШІ забезпечує етичне створення контенту, зменшуючи людський контроль.
Згорткові мережі графів (GCN) та мережі уваги до графів (GAT) мають обмеження для великих графів та мінливих структур. GraphSAGE пропонує рішення шляхом вибірки сусідів та використання функцій агрегування для швидшого та масштабованого навчання.
Міністри припиняють фінансування технологій штучного інтелекту для лікування раку в Англії, що загрожує збільшенням часу очікування та смертності пацієнтів. Контурування променевої терапії має вирішальне значення для ефективного лікування та мінімізації пошкодження здорових тканин.
OpenAI співпрацює з SoftBank для створення «штучного суперінтелекту», який перевершить людські можливості, залучивши $40 млрд у найбільшому в історії раунді фінансування стартапів. Співпраця спрямована на просування досліджень ШІ в напрямку AGI, підкреслюючи необхідність значних обчислювальних потужностей.
Емі розмірковує про свій шлях від безробіття до пошуку нових ідентичностей. Перейшовши від науки про дані до інженерії машинного навчання, вона ділиться цінними уроками та ідеями щодо адаптації до мінливих вимог ринку праці.
Механізм уваги, що має вирішальне значення для машинного перекладу, допомагає ШНМ долати труднощі, що призвело до появи трансформерів. Самоувага в трансформерах включає вектори ключів, значень і запитів, щоб зосередитися на важливих елементах послідовності.
Патті Маес з Массачусетського технологічного інституту (MIT) отримала довічну наукову премію ACM SIGCHI 2025 за внесок у взаємодію людини та комп'ютера, виступаючи за інтеграцію штучного інтелекту, орієнтованого на людину. Новаторська робота Маес у галузі програмних агентів та пристроїв, що носяться, формує сучасний досвід роботи в Інтернеті, наголошуючи на етичному дизайні та покращенні людсь...
ChatGPT набрав мільйон користувачів за п'ять днів, що викликало інтерес до штучного інтелекту. Фундаментальні моделі є ключовими для розуміння можливостей і застосувань генеративного ШІ.
Регресія з використанням опорних векторів (SVR) та машина опорних векторів (SVM) були популярними в 1990-х роках, але мають певні обмеження. Проблеми складності та масштабованості SVR вирішуються за допомогою трюку з ядром, в якому найчастіше використовується радіальна базисна функція. Навчання SVR-моделей вимагає спеціалізованих алгоритмів, таких як послідовна мінімальна оптимізація (SMO), а ...
ШІ - це інструмент, а не геній, який змінює сторітелінг завдяки співпраці. Він може спровокувати почуття і привести до пізнання письменника.
Автори, серед яких Річард Осман, Кадзуо Ішігуро, Кейт Моссе та Вал Макдермід, закликають уряд Великої Британії притягнути компанію Meta до відповідальності за використання книг, захищених авторським правом, у навчанні ШІ. Вони просять Лізу Нанді викликати керівників Meta до парламенту.