Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

3 кроки до створення власного відео GenAI

GenAI дозволяє легко інтегрувати об'єкти реального світу в 4D-сцени, згенеровані штучним інтелектом, для створення відео. Прогрес у галузі генеративного ШІ стрімко розвивається, особливо в текстових завданнях, тоді як створення відео все ще перебуває на ранніх стадіях, але щомісяця вдосконалюється.

Підвищення ефективності перекладу за допомогою мовних моделей AWS

Великі мовні моделі (LLM) чудово справляються з машинним перекладом, враховуючи контекст і культурні нюанси краще, ніж нейронні моделі на кшталт Amazon Translate. LLM пропонують потенційну економію коштів і прискорене виконання проектів, але також стикаються з такими проблемами, як нестабільна якість і ризик галюцинацій.

ШІ підвищує рівень виявлення раку молочної залози

Штучний інтелект підвищує рівень виявлення раку молочної залози, не збільшуючи при цьому кількість помилкових спрацьовувань у реальних умовах, вважають дослідники. Дослідження показують, що ШІ може допомогти у виявленні раку під час різних медичних сканувань.

Apple підвищить точність штучного інтелекту в новинних сповіщеннях

Apple оновить функцію штучного інтелекту після неточних новинних сповіщень, включаючи неправдиві заяви про підозрюваного у вбивстві та Рафаеля Надаля. Оновлення уточнює, коли сповіщення є коротким викладом інформації з системи Apple Intelligence.

Британський стартап піонер ШІ для військових дронів

Факультет ШІ, відомий своєю співпрацею з NHS та урядом Великобританії, також бере участь у розробці ШІ для військових дронів. Консалтингова компанія має досвід розгортання моделей ШІ на БПЛА, що викликає занепокоєння щодо його подвійної ролі в цивільному та оборонному секторах.

Ефективна регресія хребта ядра в C# з ньютонівською ітерацією

Найпоширеніші методи регресії включають лінійну регресію, k-найближчих сусідів та ядерний гребінь. Регресія ядрового хребта є ефективною для складних нелінійних даних, але може погано масштабуватися для великих наборів даних. Перероблена реалізація KRR з ітерацією Ньютона показала багатообіцяючі результати в демонстраційному прикладі на синтетичних даних.

Parameta підвищує роздільну здатність клієнтської пошти за допомогою Amazon Bedrock Flows

Parameta Solutions використала Amazon Bedrock Flows для автоматизації операцій з обслуговування клієнтів, скоротивши час вирішення питань з кількох тижнів до кількох днів. Ця трансформація дозволила клієнтам отримати вичерпну інформацію про галузь та підвищити ефективність робочого процесу.

Розширення можливостей підприємств за допомогою пошукових систем зі штучним інтелектом

Обсяги корпоративних даних зростають, але більшість додатків зі штучним інтелектом використовують лише частину з них. Механізми запитів штучного інтелекту підключають агентів ШІ до всіх типів даних, розкриваючи інтелект у неструктурованих даних. Такі компанії, як DataStax і NetApp, лідирують у створенні платформ для роботи зі штучним інтелектом.

Віртуальні працівники зі штучним інтелектом на горизонті

За словами генерального директора OpenAI Сема Альтмана (Sam Altman), АІ-агенти можуть трансформувати бізнес-процеси, оскільки віртуальні працівники приєднаються до трудового колективу. Перші АІ-агенти можуть почати працювати в організаціях вже цього року, приносячи прибуток на значні інвестиції в технологію.

Революція у створенні контенту та потокового передавання завдяки NVIDIA Media2 AI

NVIDIA Media2 використовує ШІ для трансформації створення та доставки контенту в медіаіндустрії, залишаючись на передовій завдяки таким технологіям, як NVIDIA Holoscan та архітектура Blackwell. NVIDIA AI Enterprise пропонує ряд мікросервісів для розширення можливостей ШІ в робочих процесах медіакомпаній.

Прискорення гуманоїдних роботів за допомогою NVIDIA Isaac GR00T Blueprint

NVIDIA Isaac GR00T Blueprint прискорює розробку людиноподібних роботів завдяки синтетичним даним про рух. Платформа Cosmos скорочує розрив між симуляцією та реальністю для інновацій у сфері фізичного ШІ.

ШІ революціонізує футбольний скаутинг

Система штучного інтелекту може запропонувати ідеальних молодих гравців з конкретними якостями, які бажають бачити футбольні менеджери, що потенційно підвищить результативність команди. Технологи стверджують, що менеджери можуть бажати гравців з такими рисами, як агресивність Ерлінга Халанда або врівноваженість Джуда Беллінгема, що робить цю систему спортивною лампою Аладдіна.

Освоєння розгортання моделі: Подорож науковця з повним стеком даних

Ролі аналітиків даних розширюються і включають в себе не лише розробку моделей, але й навички їхнього розгортання. Дізнайтеся, як розгортати ML-моделі за допомогою FastAPI та Docker для промислових API.

Несподіваний недогляд піонера штучного інтелекту

Джеффрі Хінтон, «хрещений батько» штучного інтелекту, висвітлює боротьбу розумних істот з менш розумними. Розвиток ШІ вимагає реалістичного розуміння того, що ми не можемо контролювати як розумні, так і нерозумні сили, як це видно з поточних подій, таких як пандемія коронавірусу.