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

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.

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.

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.

Зламування коду: Опанування MCP в дії

Протокол Model Context Protocol (MCP) необхідний для інтеграції користувацьких інструментів з Claude Desktop, забезпечуючи централізований спосіб керування інструментами через різні інтерфейси. У порівнянні з традиційними методами, такими як RAG, MCP забезпечує безперешкодну інтеграцію без необхідності створювати власний сервер з нуля.

Трамп звільнив главу Відомства з авторських прав США через доповідь про штучний інтелект

Ширу Перлмуттер, керівника офісу з авторських прав США, звільнили після звіту про добросовісне використання ШІ. Бібліотекар Конгресу також звільнений.

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.

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...

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.

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.

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.

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.

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.