Технооптимізм знову в моді серед мільярдерів, але чи можуть ліві запропонувати власне бачення майбутнього? У 2022 році вірусним став маніфест про максимальне прискорення технологічного прогресу, який пророкує наступну еволюцію свідомості.
RAG і Fine-Tuning - це два методи вдосконалення великих мовних моделей, таких як ChatGPT і Gemini, що дозволяють отримати доступ до зовнішніх джерел знань для пошуку актуальної інформації без перенавчання. RAG покращує вхідні дані шляхом отримання зовнішніх даних, тоді як Fine-Tuning адаптує модель до конкретних вимог, революціонізуючи можливості LLM для різних застосувань.
Структура команди з обробки даних має вирішальне значення для ефективного використання даних та штучного інтелекту. Централізовані команди можуть стати вузькими місцями без належної інтеграції експертизи домену.
ШІ важко розрізняти схожі породи собак через переплутані ознаки. PawMatchAI використовує унікальний екстрактор морфологічних ознак, щоб імітувати те, як люди-експерти розпізнають породи, зосереджуючись на структурованих ознаках.
Моделі DeepSeek-R1 на Amazon Bedrock Marketplace демонструють вражаючу продуктивність у математичних тестах. Оптимізуйте моделі мислення за допомогою швидкої оптимізації на Amazon Bedrock для отримання більш лаконічних слідів мислення.
Microsoft і Google представили нові моделі штучного інтелекту, що імітують світи відеоігор, а інструмент Muse від Microsoft обіцяє революціонізувати розробку ігор, дозволивши дизайнерам експериментувати зі згенерованими штучним інтелектом ігровими відеороликами, заснованими на реальних ігрових даних з Ninja Theory's Bleeding Edge.
LettuceDetect, легкий детектор галюцинацій для трубопроводів RAG, перевершує попередні моделі, пропонуючи ефективність і доступність з відкритим вихідним кодом. Великі мовні моделі стикаються з проблемами галюцинацій, але LettuceDetect допомагає виявляти і усувати неточності, підвищуючи надійність у критичних областях.
Демонструє еволюційне навчання лінійної регресії за допомогою C#. Використовує нейронну мережу для генерації синтетичних даних. Еволюційний алгоритм перевершує традиційні методи навчання за точністю.
GPT-3 викликав інтерес до великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT. Дізнайтеся, як LLM обробляють текст за допомогою токенізації та нейронних мереж.
Дослідники борються з хибною регресією в аналізі часових рядів - критично важливою проблемою, яку часто ігнорують, але яка має реальні наслідки. Розуміння цієї концепції є життєво важливим для економістів, дослідників даних та аналітиків, щоб уникнути хибних висновків у своїх моделях.
Octus трансформує кредитний аналіз за допомогою чат-бота CreditAI на основі штучного інтелекту, пропонуючи миттєву інформацію про тисячі компаній. Octus переніс CreditAI на Amazon Bedrock, підвищивши продуктивність і масштабованість, зберігаючи при цьому нульовий час простою.
Автономні цифрові помічники, такі як Operator від OpenAI, тепер можуть замовляти продукти для користувачів, але контроль має вирішальне значення. АІ-агент може переміщатися по веб-сайтах і виконувати завдання, пропонуючи новий рівень зручності та інтриги.
Боти зі штучним інтелектом допомагають користувачам у додатках для знайомств, фліртуючи, пишучи повідомлення та створюючи профілі. Експерти застерігають від надмірного покладання на штучний інтелект, оскільки це може зменшити людську автентичність у стосунках.
Amazon Web Services (AWS) запускає GraphRAG в Amazon Bedrock Knowledge Bases, покращуючи додатки генеративного ШІ за допомогою графічних даних для більш повних відповідей. GraphRAG автоматично створює графіки, щоб підвищити точність і релевантність діалогів ШІ, забезпечуючи більш корисну і надійну взаємодію.
Теорія ігор досліджує дії гравців та ймовірності, вводячи змішані стратегії для більш складного аналізу. Рівновага Неша має вирішальне значення для оптимальних стратегій в іграх, що включають випадковість.