Експерти розділилися в думках щодо майбутніх технологічних загроз та нинішніх небезпек. Марія Ресса попереджає про негативний вплив великих технологій на суспільство.
Ерік Шмідт попереджає, що ШІ може бути використаний державами-ізгоями, такими як Північна Корея, Іран чи Росія, для завдання шкоди невинним людям. Колишній генеральний директор Google побоюється, що технологія може бути використана для створення небезпечної зброї, включаючи біологічні атаки.
Дослідники розробили ProtGPS - модель, яка прогнозує локалізацію білків у певних компартментах клітин. Цей інструмент штучного інтелекту також може створювати нові білки та допомагати зрозуміти механізми захворювань.
Інженерія даних має вирішальне значення для бізнесу, з акцентом на створення Центру передового досвіду з інженерії даних. Еволюція інженерів даних забезпечує точний, якісний потік даних для прийняття рішень на основі даних.
DeepSeek R1 LLM перевершує конкурентів, таких як OpenAI o1, за меншу ціну. Дистиляція моделей, ключова для успіху R1, може сигналізувати про зсув до комерціалізації LLM.
Віце-президент США розкритикував європейське регулювання на саміті AI Action Summit у Парижі, застерігаючи від співпраці з Китаєм. Еммануель Макрон визнає руйнівний потенціал ШІ за допомогою глибокого фейкового монтажу, підкреслюючи глобальну напруженість.
Ілон Маск погрожує відкликати пропозицію про $97,4 млрд за OpenAI, якщо вона стане комерційною. Юристи вимагають збереження благодійної місії.
Чат-боти зі штучним інтелектом, такі як ChatGPT, відмінно справляються з детальним аналізом сновидінь, пропонуючи захоплююче і потенційно глибоке дослідження підсвідомості. Незважаючи на початкові побоювання, обіцянка безпечного розшифрування снів за допомогою розумного від природи помічника виявляється привабливою.
Скарлетт Йоханссон попереджає про небезпеку штучного інтелекту після того, як вірусним стало підроблене відео за участю єврейських знаменитостей, які виступають проти висловлювань Каньє Веста. У короткометражці були фальшиво зображені версії Йоханссон, Швіммера, Сайнфелда, Дрейка, Сендлера, Спілберга та Куніс, створені за допомогою штучного інтелекту.
Резюме: Створення ефективних наборів даних зображень для проектів класифікації зображень передбачає встановлення відсікання зображень, довірчих порогів та використання поетапних/синтетичних даних для покращення продуктивності моделі. Досягнення балансу між занадто малою та занадто великою кількістю зображень у класі має вирішальне значення для оптимальних результатів навчання.
Технологічні компанії наполягають на зональному ціноутворенні на електроенергію у Великій Британії для центрів обробки даних ШІ, надаючи перевагу міським локаціям для ефективного використання енергії. В Англії та Північній Ірландії, на відміну від Шотландії та Уельсу, зберігається політика права на купівлю, що контрастує з політикою Шотландії та Уельсу.
Amazon Bedrock пропонує безсерверні можливості для використання мовних вбудовувань у додатках, таких як RSS-агрегатор. Рішення використовує сервіси Amazon, такі як API Gateway, Bedrock і CloudFront, для класифікації та семантичного пошуку з нуля.
Ілон Маск конфліктує з Семом Альтманом щодо керівництва OpenAI, побоюючись, що прибуток буде важливішим за людяність. Маск прагне зупинити зростання OpenAI після поглинання Twitter під назвою X.
LLM революціонізують обробку природної мови, але стикаються з проблемами затримок. Фреймворк Medusa прискорює виведення LLM, передбачаючи кілька токенів одночасно, досягаючи прискорення в 2 рази без втрати якості.
Розробники використовують Pydantic для безпечної роботи зі змінними середовища, зберігаючи їх у файлі .env та завантажуючи за допомогою python-dotenv. Цей метод гарантує, що конфіденційні дані залишаються приватними і спрощує налаштування проекту для інших розробників.