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

Оптимізація оцінки моделі за допомогою вибору ознак

Новий інструмент моделювання поєднує відбір ознак з регресією для подолання обмежень та забезпечення узгодженої оцінки параметрів. Такі методи, як регресія Лассо та байєсівський відбір змінних, спрямовані на оптимізацію продуктивності моделі шляхом відбору релевантних змінних та точної оцінки коефіцієнтів.

АІ-профілі Meta зустрічають свій кінець

Персонажі штучного інтелекту Meta, зокрема «горда чорношкіра квір-мама», викликали вірусне обговорення перед тим, як їх видалили. Незважаючи на попередні видалення, компанія планує представити більше профілів персонажів зі штучним інтелектом.

Виявлення винятків за допомогою глибинного навчання

Глибоке навчання відмінно справляється з виявленням викидів для зображень, відео та аудіо даних, але має проблеми з табличними даними. Традиційні методи все ще переважають у виявленні відхилень у табличних даних, проте глибоке навчання дає надію на подальший прогрес.

Етична освіта в галузі штучного інтелекту, орієнтована на майбутнє

Основні оновлення в етиці ШІ на 2024 рік включають прорив у інтерпретації LLM від Anthropic, дизайн ШІ, орієнтований на людину, і нове законодавство в галузі ШІ, таке як Закон ЄС про ШІ і закони Каліфорнії, спрямовані на боротьбу з глибокими фейками і дезінформацією. Фокус на зрозумілому ШІ та розширенні можливостей людини, а також евристики для оцінки законодавства у сфері ШІ є ключовими моме...

Революційне передбачення структури антитіл

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили методику, що використовує великі мовні моделі для точного прогнозування структури антитіл, допомагаючи у визначенні потенційних методів лікування інфекційних захворювань, таких як SARS-CoV-2. Цей прорив може заощадити гроші фармацевтичних компаній, гарантуючи вибір правильних антитіл для клінічних випробувань, а також може бути в...

Штучний інтелект: змінюємо світ на краще

ШІ та прискорені обчислення NVIDIA трансформують галузі по всьому світу - від допомоги хірургам за допомогою 3D моделей до очищення океанів за допомогою керованих ШІ човнів. Ці інновації революціонізують охорону здоров'я, енергоефективність, збереження навколишнього середовища та технологічний прогрес в Африці.

Кипіння: Ключ до безмежного потенціалу

Дослідження Маттео Буччі про кипіння, що має вирішальне значення для електростанцій, охолодження електроніки тощо, може призвести до прориву у виробництві енергії та запобігти ядерним катастрофам. Його інноваційний підхід до вивчення явища кипіння має потенціал для революції у багатьох галузях промисловості.

Розблокування креативності: Сила GDD

Інструменти рефлексивного генеративного ШІ, такі як GitHub Copilot та Devin. ai, автоматизують розробку програмного забезпечення з метою створення автономних платформ. Стратегія Doctor-Patient в інструментах GenAI розглядає кодові бази як пацієнтів, революціонізуючи процес автоматизації.

Джефф Кунс: ШІ та мистецтво - немає місця лінощам

Джефф Кунс, найдорожчий художник у світі, відмовляється використовувати штучний інтелект у своїй творчості, незважаючи на його зростаючу популярність у світі мистецтва. Його підхід до створення знакових творів, таких як собаки з повітряних кульок та кролики з нержавіючої сталі, без використання штучного інтелекту, представлений в Альгамбрі в Гранаді, де він бачить своє мистецтво у тісному зв'я...

Дилема розумного ШІ

Професор Джеффрі Хінтон попереджає, що штучний інтелект може перевершити людський, що викликає побоювання за майбутнє людства. Навіщо прагнути до чогось «дуже страшного»?

Методи порогових значень для опанування невизначеності моделі

Порогове значення є ключовим методом управління невизначеністю моделі в машинному навчанні, що дозволяє втручатися людині в складних випадках. У контексті виявлення шахрайства порогове значення допомагає збалансувати точність і ефективність, відкладаючи невизначені прогнози для перевірки людиною, що сприяє підвищенню довіри до системи.

Освоєння розробки додатків Graph RAG

Графи знань та штучний інтелект об'єднуються в додатку Graph RAG, що покращує відповіді LLM за допомогою контекстних даних. Graph RAG набуває все більшої популярності, а Microsoft і Samsung роблять значні кроки в технології графів знань.