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...
Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали Нобелівську премію 2024 року за створення штучних нейронних мереж, натхненних роботою мозку. Їхня робота революціонізувала можливості штучного інтелекту завдяки функціям зберігання пам'яті та навчання, що імітують людське пізнання.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Дослідження Томаса Костелло (Thomas Costello) показало, що штучний інтелект може відвернути людей від конспірологічних переконань. Штучний інтелект здатен змінювати переконання, а не лише поширювати дезінформацію.
Розв'язання гри LinkedIn Queens з використанням зворотного відстеження та лінійних рівнянь для швидкого розв'язання менш ніж за 0,1 секунди. Лінійні рівняння є швидшою альтернативою зворотному відстеженню для розв'язання обмежень гри.
Регресор найближчого сусіда спрощує прогнозування неперервних значень за допомогою KD-дерев та кульових дерев. Візуальний посібник з прикладами коду для початківців, що фокусується на побудові та обчисленнях.
FormulaFeatures - це інструмент для створення інтерпретованих моделей шляхом автоматичної розробки стислих, високопрогнозованих функцій. Він спрямований на підвищення точності та інтерпретованості моделей, таких як дерева рішень, покращуючи наочність прогнозів.