Бізнес-лідери часто покладають великі надії на штучний інтелект, але стикаються з обмеженими результатами. Щоб по-справжньому використовувати ШІ, необхідно розуміти його основні можливості - думати, знати, діяти - і це має вирішальне значення. ШІ перетворюється з помічника на стратегічного партнера, коли він може міркувати, вчитися і вживати значущих заходів для досягнення бізнес-цілей.
Amazon Bedrock Evaluations представляє техніку LLM-as-a-judge для оцінки моделей і систем RAG, що дозволяє використовувати власні метрики для індивідуальних оцінок. Тепер організації можуть систематично оцінювати моделі та додатки з автоматизованою, подібною до людської, якістю в масштабі, використовуючи вбудовані або користувацькі метрики.
Кріс Пелкі, який помер у 2021 році, говорить про прощення у відео зі штучним інтелектом, яке подала його сестра. Незважаючи на смерть, Пелкі «з'явився» в суді, щоб протистояти своєму вбивці.
Прорив команди Алана Тюрінга у зламі коду Енігми тепер вважається комп'ютерними науковцями «простим», демонструючи еволюцію сучасних обчислень. Незважаючи на геркулесові зусилля, необхідні для розшифрування коду, інноваційні машини Тьюринга «Бомби» змогли розшифровувати два повідомлення щохвилини до 1943 року.
Класифікація тексту є життєво важливою для різних застосувань. Великі мовні моделі забезпечують ефективність, але користувацькі моделі ML можуть забезпечити вищу точність.
Резюме: Перша частина книги Саттона і Барто охоплює фундаментальні методи навчання з підкріпленням, тоді як друга частина зосереджена на використанні глибоких нейронних мереж для наближених рішень. У наступній серії буде проведено бенчмаркінг алгоритмів у середовищі Gridworld для визначення найбільш ефективних методів.
Резюме: Ця стаття прояснює хибні уявлення про зворотне поширення, пояснюючи повну похідну та вводячи правило векторного ланцюжка для спрощення складних обчислень у нейронних мережах. Впровадження векторних обчислень у рівняннях зворотного поширення оптимізує обчислення градієнтів для всіх ваг у шарі одночасно, підвищуючи ефективність навчання моделей.
OpenAI відмовляється від комерційного перетворення, некомерційний підрозділ контролює ChatGPT. Рішення було прийнято після консультацій з громадськими лідерами та генеральними прокурорами.
Лабораторії штучного інтелекту готуються до змови ШІ проти людей, але реальна загроза полягає в тому, що ШІ робить людину застарілою в усіх аспектах життя. ШІ може замінити людину в економічному, культурному та соціальному плані, змусивши нас замислитися над нашим місцем у світі, де ШІ робить все краще.
Amazon несе етичну відповідальність за те, щоб запобігти появі написаних чат-ботами книг на делікатні теми, як-от боротьба зі синдромом дефіциту уваги та гіперактивності. Роботи, створені штучним інтелектом, наповнюють ринок оманливою інформацією - від путівників до книг про збирання грибів.
Технологічні мільярдери, такі як Маск і Безос, завжди мали ультраправі лібертаріанські переконання, а не раптову політичну зміну. Ідеологія Кремнієвої долини завжди підтримувала необмежену владу технологічних олігархів, незважаючи на зовнішні прояви.
Агенти штучного інтелекту обіцяють автоматизувати завдання, але людський контроль залишається важливим через високий рівень помилок. Впровадження схем прийняття рішень ШІ з надмірністю може підвищити точність агентних процесів.
Норми L¹ та L² відіграють різну роль у моделях ШІ, впливаючи на точність та узагальненість. Розуміння їхніх відмінностей має вирішальне значення в таких завданнях, як генерація зображень GAN.
QARC та AWS співпрацювали над розробкою WordFinder, мобільного додатку, який допомагає людям з афазією, створюючи списки слів на основі зображень. Додаток допомагає заповнити прогалини у спілкуванні, пропонуючи пов'язані слова, що відповідають поширеним методам терапії афазії.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили LinOSS, стабільну модель ШІ, натхненну нейронними коливаннями, яка перевершує існуючі моделі в аналізі довгих послідовностей. LinOSS пропонує ефективні прогнози для різних сфер, від аналітики в галузі охорони здоров'я до фінансового прогнозування, поєднуючи біологічне натхнення з обчислювальними інноваціями.