Реалізація нейронної мережі для прогнозування доходів на основі демографічних даних є складною, але корисною справою. Кодування даних, процес навчання та створення мережі є важливими етапами у досягненні точних прогнозів.
Генеративний ШІ становить загрозу для публічного дискурсу та політичної підзвітності, про що свідчить нещодавнє відео Стівена Майлза на TikTok, згенероване штучним інтелектом. Моторошні особливості та тривожні деталі відео підкреслюють постійне занепокоєння щодо використання «глибоких фейків» у політиці.
Amazon Q - це генеративний асистент на основі штучного інтелекту, який може відповідати на запитання, надавати резюме та виконувати завдання, використовуючи дані з різних сховищ. Він пропонує вбудовані коннектори до джерел даних, таких як Atlassian Jira, Amazon S3 та Salesforce, для легкої інтеграції та мінімальної конфігурації.
Meta представляє модель штучного інтелекту Llama 3.1 405B, стверджуючи, що вона конкурує з OpenAI та Anthropic у різних завданнях. Нова система з відкритим вихідним кодом має намір кинути виклик визнаним конкурентам у сфері ШІ.
Правила форматування Master Cargo.toml, щоб уникнути розчарувань. Послідовність Rust у порівнянні з JavaScript, а також несподіванки у Cargo.toml, які пояснюються у 9 ватах та ватманах.
Генеральний директор Lattice Сара Франклін зіткнулася з негативною реакцією і зупинила плани щодо «цифрових працівників» всього через три дні. Цей інцидент підкреслює небажання людей впроваджувати нові HR-технології.
Монітори якості води на основі штучного інтелекту, що працюють у режимі реального часу, встановлені в місцях для купання на півдні Англії, допомагають оцінити безпосередній ризик захворювання. Датчики Wessex Water точно прогнозують високий рівень бактерій у 87% випадків, підвищуючи безпеку для плавців.
Дослідники з Університету Халла розробили метод виявлення згенерованих штучним інтелектом фальшивих зображень, аналізуючи відображення в людських очах. Ця методика використовує інструменти з астрономії для ретельного вивчення послідовності відбиття світла в очних яблуках, що потенційно може зробити революцію у виявленні підроблених зображень.
Хакери з Росії атакували теплопостачальну компанію у Львові, Україна, відключивши тепло в сотнях будинків посеред зими. Фірма з промислової кібербезпеки Dragos виявила шкідливе програмне забезпечення, яке використовувалося для безпосереднього саботажу опалювальної інфраструктури, залишивши цивільне населення в умовах мінусової температури на 48 годин.
Інженери Массачусетського технологічного інституту визначили нові матеріали для швидкої провідності протонів, що має важливе значення для технологій чистої енергії, таких як паливні елементи. Нинішні високотемпературні неорганічні матеріали можуть бути замінені більш низькотемпературними альтернативами для більш ефективних і довговічних застосувань.
Дослідники MIT CSAIL розробили MAIA - автоматизованого агента, який інтерпретує моделі штучного зору, маркує компоненти, очищає класифікатори та виявляє упередження. Гнучкість MAIA дозволяє йому відповідати на різні запити щодо інтерпретації та проводити експерименти «на льоту».
Ірландські дата-центри споживають більше електроенергії, ніж усі міські будинки разом узяті, що викликає занепокоєння щодо кліматичних цілей. У 2022 році дата-центри спожили 21% електроенергії в країні, що на 20% більше, ніж у попередньому році.
Розвиток штучного інтелекту дає змогу педофілам створювати відео сексуального насильства над дітьми за допомогою штучного інтелекту, що викликає занепокоєння у зв'язку зі збільшенням їхнього обсягу. Internet Watch Foundation повідомляє про випадки маніпуляцій з CSAM і дорослим контентом з пересадженими на відзнятий матеріал обличчями дітей, а також про повністю згенеровані АІ відео тривалістю ...
Моделі машинного навчання можуть підвищити справедливість шляхом впровадження рандомізації, запобігаючи системній несправедливості в розподілі ресурсів. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Північно-Східного університету представляють концепцію впровадження рандомізації без шкоди для ефективності та точності.
Великі мовні моделі (LLM) занадто великі для споживчого обладнання, що вимагає графічних процесорів з великим обсягом VRAM. Квантування є ключовим методом для зменшення LLM, що підвищує ефективність та зменшує використання пам'яті.