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

Інструмент штучного інтелекту революціонізує публічні консультації у Великій Британії

ШІ-інструмент Consult аналізуватиме відповіді в 1 000 разів швидше, ніж людина, заощаджуючи час і гроші для шотландського уряду. Система обіцяє революціонізувати публічні консультації завдяки ефективній обробці відгуків про нехірургічні косметичні процедури.

Технологічні гіганти укладають угоди зі штучним інтелектом під час візиту Трампа в Перську затоку

Nvidia продасть сотні тисяч мікросхем штучного інтелекту в Саудівській Аравії, а Cisco співпрацює з G42 з ОАЕ для розвитку сектору штучного інтелекту. Під час турне країнами Перської затоки Трамп заявив про $600 млрд, які Саудівська Аравія зобов'язалася виділити американським технологічним компаніям.

Незговірливий ChatGPT: Ввічливий, але впертий

Великі технологічні компанії використовують людську мову для розвитку штучного інтелекту, підвищуючи довіру до продуктів як інструментів для спільної роботи. Автор ставить під сумнів зображення книги за допомогою ChatGPT, наголошуючи на обережності використання великих мовних моделей для самовираження.

Розкриття потенціалу штучного інтелекту: Контейнерні додатки RAG на Amazon EKS

Amazon EKS і Bedrock створюють масштабовані, безпечні рішення RAG для генеративних додатків ШІ на AWS, використовуючи додаткові дані для точних відповідей. Використовуючи керовані групи вузлів EKS, рішення автоматизує виділення ресурсів і ефективно масштабується на основі попиту, підвищуючи продуктивність і безпеку.

Новий Центр з питань нерівності та майбутнього праці Массачусетського технологічного інституту

Ініціатива MIT «Формування майбутнього роботи» перетворилася на Центр нерівності Джеймса М. та Кетлін Д. Стоун, який зосереджується на розподілі багатства та впливі технологій на робочу силу. Очолюваний видатними вченими, центр має на меті просувати дослідження, інформувати політиків та залучати громадськість до критично важливих економічних питань.

Переосмислення витрат на навчання ШІ: За межами апаратного забезпечення

Вибір апаратного забезпечення та час навчання впливають на енергетичний, водний та вуглецевий слід під час навчання ШІ-моделі. Довший час навчання може знизити енергоефективність на 0,03% на годину, що підкреслює екологічні витрати на впровадження ШІ.

Розкриття можливостей непараметричної оцінки щільності

Оцінка щільності має вирішальне значення в статистичному аналізі, реконструюючи функції щільності ймовірності для різних завдань. Такі методи, як гістограми та ядерні оцінки щільності, відіграють ключову роль в аналізі розподілів і допомагають у вирішенні завдань класифікації.

Штучні голоси революціонізують аудіокниги

Audible, бренд Amazon, представить понад 100 голосів, згенерованих штучним інтелектом, для аудіокниг різними мовами. Технологія штучного інтелекту буде використовуватися для озвучення, а можливості перекладу будуть надані окремим видавцям.

Революційні рішення з робототехніки та штучного інтелекту представлені на виставці Automate 2025

Роботи зі штучним інтелектом, представлені на виставці Automate by KUKA, Standard Bots, UR та Vention, використовують технології NVIDIA для промислової автоматизації. Синтетична модель даних NVIDIA прискорює процес навчання роботів, революціонізуючи розробку роботів для різних завдань.

Захист агентів Amazon Bedrock від швидких ін'єкцій

Amazon Bedrock пропонує засоби захисту від непрямих підказок, які захищають взаємодію зі штучним інтелектом. Непрямі підказки можуть призвести до витоку даних, дезінформації та маніпулювання системою. Розуміння та пом'якшення цих викликів мають вирішальне значення для підтримки безпеки та довіри до систем штучного інтелекту.

Оптимізація трубопроводів ML за допомогою крокових функцій AWS та зазору

Автоматизовані робочі процеси часто потребують схвалення людини; масштабована система ручного схвалення була побудована з використанням крокових функцій AWS, Slack, Lambda і SNS. Рішення включає в себе машину станів з паузою для прийняття рішення людиною та повідомленням Slack для затвердження.

Лінійний SVR на основі PSO на C#

Навчання лінійного SVR є складним завданням через його недиференційовану функцію втрат, що призвело до вивчення PSO замість еволюційних алгоритмів. Використання PSO для навчання лінійного SVR дало чудові результати, демонструючи важливість налаштування параметрів для оптимізації прогнозуючих моделей.

ШІ: кінець робочих місць у Кремнієвій долині

Керівники технологічних компаній прагнуть автоматизувати всю працю за допомогою штучного інтелекту, отримуючи при цьому заробітну плату. Засновник Fairly Trained попереджає про рішучість еліти замінити людей на робочі місця.