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

Розкрийте витоки: Виклик науки про дані

Стаття досліджує витоки даних в Data Science, акцентуючи увагу на прикладах, а не на теорії. Визначаються типи витоків, такі як витік цілей та забруднення при розбитті тестів, та надаються рекомендації щодо усунення кожного з них.

Зеленський запросив Папу Лева до України для місії пошуку істини

Президент України запросив Папу Римського Лева XIV до України, закликавши ЗМІ припинити поляризацію мови. Лев виступає за відповідальне використання штучного інтелекту в журналістиці.

Обчислення загрози суперінтелекту

Захисник безпеки ШІ Макс Тегмарк закликає оцінювати екзистенційні загрози перед випуском потужних систем ШІ, проводячи паралелі з розрахунками Оппенгеймера перед першим ядерним випробуванням. Дослідження Тегмарка вказує на 90% ймовірність того, що високорозвинений ШІ може становити катастрофічний ризик, підкреслюючи важливість розрахунків безпеки, подібних до тих, що були проведені перед випро...

Розбиваємо акценти в AccentFold: Ключові ідеї щодо африканського АЗР

Англійська з африканським акцентом є складним завданням для систем ASR, але AccentFold пропонує унікальне рішення, вивчаючи вставки акценту з більш ніж 100 африканських акцентів. Цей метод допомагає системам розпізнавання мови узагальнювати раніше невідомі їм акценти, що робить значний внесок у дослідження в галузі машинного розпізнавання мови.

Розкриття потенціалу ШІ за допомогою протоколу ACP

ACP забезпечує безперешкодну співпрацю між агентами штучного інтелекту, долаючи розриви між командами, фреймворками та організаціями. Протокол з відкритим вихідним кодом спрощує комунікацію, пропонуючи взаємодію на основі REST без необхідності використання спеціалізованих SDK.

Оптимізуйте свої моделі: Мистецтво стиснення моделей

Стиснення моделей має важливе значення в епоху великих мовних моделей. Дізнайтеся про обрізання, квантування, низькорангову факторизацію та методи дистиляції знань у машинному навчанні.

Музичні іконки підштовхують Starmer до авторських прав ШІ

Лідери британської креативної індустрії, серед яких Coldplay та Dua Lipa, закликають прем'єр-міністра захистити авторські права митців від великих технологій. Провідні митці побоюються, що засоби до існування опиняються під загрозою, оскільки компанії зі штучного інтелекту наполягають на використанні робіт, захищених авторським правом, без дозволу.

Опановуємо кращі підказки з моїм GPT-стилістом

GlitterGPT, яскравий стиліст GPT-4, привів до несподіваних висновків про поведінку LLM, ритуали спонукання та емоційний резонанс. Грайливий експеримент перетворився на дослідження того, як великі мовні моделі поводяться більше як істоти, ніж як інструменти, кидаючи виклик поняттю душевної взаємодії.

Опановуємо мистецтво написання серверів MCP

Створення MCP-сервера для програми спостережливості з можливостями динамічного аналізу коду захоплює автора більше, ніж genAI. Уроки, винесені з перших POC, підкреслюють потенціал MCP як мультиплікатора сили для підвищення цінності продукту.

Максимізація маркетингової аналітики за допомогою Amazon Bedrock та LLM

Маркетингові кампанії мають вирішальне значення в медіа та індустрії розваг, але розуміння їхньої ефективності є ключовим. Інноваційне рішення з використанням генеративного ШІ та LLM трансформує маркетингову аналітику, поєднуючи аналіз настроїв, генерацію контенту та прогнозування кампаній для оптимізації результатів.

Технологічна компанія скорочує робочі місця та переходить на штучний інтелект після глобального збою в роботі ІТ

Генеральний директор CrowdStrike скорочує 5% персоналу, покладаючись на ефективність штучного інтелекту для прийняття рішень. Джордж Курц оголосив про скорочення 500 посад по всьому світу.

Виявлення ризиків оманливих даних

У статті розглядається, як статистичні непорозуміння можуть призвести до викривлення даних, підкреслюється важливість кореляції, яка не означає причинно-наслідкового зв'язку. Вона також підкреслює важливість запам'ятовування базових пропорцій для точної інтерпретації даних.

Декодування лог-зв'язку vs лог-перетворення в R

Викривлення даних в аналізі енергоспоживання призвело до лог-перетворення для нормалізації. Порівняння моделей, що використовують лог-трансформовані результати та лог-зв'язки, показало значну різницю в AIC.

Темна сторона AutoML

AutoML спрощує машинне навчання, але йому бракує прозорості та контролю. Без належних запобіжників приховані ризики можуть призвести до дорогих помилок у робочих процесах машинного навчання на підприємстві.