Виробники мікросхем досліджують багатошарові конструкції мікросхем для збільшення обчислювальної потужності. Інженери Массачусетського технологічного інституту розробили метод накладання високоякісних напівпровідникових шарів без громіздких кремнієвих підкладок, що потенційно може зробити революцію в апаратному забезпеченні штучного інтелекту.
Переможець конкурсу NeurIPS 2024 Challenge, який посів 2-е місце, представив унікальний підхід до ефективного рознавчання LLM без збереження набору даних, використовуючи навчання з підкріпленням та настанови без класифікатора. Конкурс був зосереджений на тому, щоб змусити LLM генерувати персональні дані та захистити їх; рішення включало контрольоване доналаштування, навчання з підкріпленням та...
Вчені Массачусетського технологічного інституту випустили Boltz-1 - модель штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, яка конкурує з AlphaFold3 для прогнозування білкових структур. Boltz-1 має на меті прискорити розробку ліків та сприяти глобальній співпраці в галузі біомолекулярного моделювання.
Технологія зміни тональності зі штучним інтелектом вирівнює комунікацію, викликаючи зворотну реакцію. Простий м'яч з гумок - ідеальний подарунок для чоловіків на Різдво.
Уряд Великої Британії пропонує схему відмови для творчих працівників, щоб захистити їхні роботи від Google, OpenAI тощо. Книговидавці та експерти критикують неперевірене звільнення від авторських прав для навчання ШІ.
Інструмент штучного інтелекту від Amazon для набору персоналу Міністерства оборони Великої Британії створює ризик ідентифікації персоналу. Інші урядові системи штучного інтелекту викликають занепокоєння щодо витоку даних і потенційних наслідків.
Цифровий світ пропонує підтримку психічного здоров'я через Reddit, а чат-боти зі штучним інтелектом, такі як GPT-4, надають емпатичні відповіді. Дослідження вивчає справедливість та якість підтримки психічного здоров'я на основі штучного інтелекту, висвітлюючи ризики та виклики.
У 2024 році ми побачили прогрес в області ШІ-пілотів і пошукових інструментів, але моделі міркувань відстають через проблеми з точністю моделей. Команди, що працюють з даними, надають перевагу процесам, а не інструментам, оскільки вони прагнуть впровадити нові технології для створення цінності в епоху неструктурованих даних.
Машинне навчання регресії випадкового лісу прогнозує значення за допомогою дерев рішень. Демонстраційний приклад на C# показує точність прогнозування синтетичних даних на рівні 0,9250 для навчання та 0,7250 для тесту.
Організації використовують бази знань Amazon Bedrock для персоналізації взаємодії з клієнтами, використовуючи Retrieval Augmented Generation (RAG) для спеціалізованих генеративних відповідей штучного інтелекту. Впроваджуючи системи RAG для персоналізованих пропозицій SaaS, постачальники послуг стикаються з проблемами, пов'язаними з багатокористувацьким дизайном, такими як ізоляція та варіативн...
Старшокурсниця Массачусетського технологічного інституту Лара Озкан стала стипендіатом Маршалла 2025 року, продовжуючи навчання в аспірантурі у Великій Британії в галузі біологічних наук та штучного інтелекту. Озкан відзначила свої досягнення в галузі комп'ютерної біології та етики штучного інтелекту, що сприяють покращенню здоров'я жінок за допомогою інновацій.
Аналітика текстів розкриває можливості глибинного навчання у трансформації мови. Відстежуючи відбитки процедурних повторень, програмне забезпечення може практично писати саме себе, пропонуючи компаніям величезні переваги.
Модуль scikit DecisionTreeRegressor використовує середні значення сусідніх значень X як пороги розділення, а не початкові значення. Ця важлива деталь відсутня в документації, що призводить до неочікуваних результатів у регресії дерева рішень.
Біомаркери раку відіграють життєво важливу роль в успішній розробці ліків: рівень успіху ліків, розроблених з використанням біомаркерів, становить 24%. Amazon Bedrock Agents автоматизує завдання для вчених-дослідників, прискорюючи ідентифікацію біомаркерів та їх кореляцію між різними методами.
Amazon SageMaker HyperPod підтримує великомасштабні операції ML, дозволяючи декільком користувачам одночасно працювати над навчальними моделями. У статті розглядаються рішення для балансування навантаження на вузли входу в кластерах HyperPod на основі Slurm, що підвищують продуктивність і використання ресурсів.