Засновник LogiGreen розповідає про використання штучного інтелекту для покращення аналізу ланцюгів поставок з метою сталого розвитку та подолання викликів, з якими стикаються компанії. Агентний ШІ допомагає поліпшити звітність і прискорити реалізацію ініціатив зі сталого розвитку.
Прогнозування зв'язків - популярна тема в соціальних мережах, електронній комерції та біології. Методи варіюються від простих евристик до просунутих моделей на основі GNN, таких як SEAL.
Від інженера з контролю якості до експерта з аналітики даних, який самоучка, мандрує розмитими межами ролей даних у світі технологій, що швидко розвивається. Вивчення реальних відмінностей між ролями даних на прикладі вигаданого стартапу швидкої комерції Quikee та його потреб у даних.
Представляємо AutoPatchBench - еталонний інструмент для усунення вразливостей за допомогою штучного інтелекту, що покращує рішення для захисту та сприяє співпраці. Автоматизація усунення вразливостей за допомогою штучного інтелекту скорочує час і зусилля, ефективно захищаючи цифрове середовище.
Генеративний ШІ трансформує галузі, але занепокоєння щодо відповідального використання зростає. Для зменшення ризиків і забезпечення безпечної розробки ШІ вкрай важливим є об'єднання зусиль для створення червоних команд.
Маючи справу з різноманітною лексикою в машинному навчанні, ядро Гауса вимірює схожість векторів. Неузгодженість у позначеннях створює проблему для розуміння функцій ядра в дослідженнях і застосуваннях.
Агентний ШІ ставить перед розробниками нові виклики у забезпеченні відповідності людським намірам та суспільним нормам. Ці вдосконалені системи можуть розробляти і реалізовувати довгострокові таємні стратегії, що вимагає нових підходів до безпеки та узгодження.
LLM-агенти захоплюють світ технологій, але аналітичний ШІ залишається важливим для забезпечення кількісного обґрунтування. Інтеграція обох технологій створює безпрецедентні можливості для розвитку можливостей ШІ.
Моделі Amazon Nova пропонують найсучасніший інтелект та економічну ефективність на Amazon Bedrock. Перехід на ці моделі вимагає швидкої оптимізації та ретельної оцінки для забезпечення стабільності та покращення продуктивності.
Останній PDF-файл OpenAI представляє LLM-агентів - системи, які самостійно виконують завдання. Ці агенти надають дієві результати, революціонізуючи інтеграцію ШІ в конвеєри.
NVIDIA представляє DOCA Argus для кібербезпеки фабрик ШІ, що забезпечує виявлення загроз у реальному часі без впливу на продуктивність. Співпраця з Cisco забезпечує архітектуру Secure AI Factory для масштабованого та безпечного розгортання ШІ.
Уповноважений з прав дитини закликає заборонити додатки зі штучним інтелектом, які створюють фальшиві зображення неповнолітніх. Дівчата-підлітки побоюються експлуатації.
Одержимість IQ стимулює просування ШІ в США, ризикуючи знецінити цінні навички. Історія тестування IQ виявляє приховану іронію в прагненні до економічного панування.
План ЄС постачати 20% світового ринку напівпровідникових чіпів до 2030 року аудитори визнали «амбітним». У звіті йдеться про те, що стратегія відірвана від реальності через стрімке зростання світового попиту на напівпровідники.
Щоб стати інженером машинного навчання, потрібні навички в галузі статистики, математики, машинного навчання, програмної інженерії тощо. Перехід від науковця з даних або інженера-програміста - поширений шлях до високооплачуваних ролей у галузі машинного навчання.