Боти, що генерують голос за допомогою штучного інтелекту, допомагають екстремістським угрупованням, таким як неонацисти та Ісламська держава, поширювати свою ідеологію в Інтернеті, попереджають дослідники. За словами Лукаса Вебера, старшого аналітика з питань загроз, використання штучного інтелекту в стратегіях цифрової пропаганди є значним кроком вперед.
Наївні регресійні моделі з деревом рішень надмірно пристосовуються до навчальних даних. Техніки багінгу та випадкового лісу борються з надмірним пристосуванням, використовуючи підмножини для навчання.
Комісія з продуктивності відмовляється від суперечливої пропозиції щодо використання технологічними компаніями матеріалів, захищених авторським правом, для навчання штучного інтелекту. Уряду рекомендується почекати 3 роки, перш ніж переглядати австралійські норми авторського права та вплив нових технологій.
Члени профспілки відкидають використання штучного інтелекту в мистецтві та відмовляються від цифрового сканування, щоб захистити свою схожість. 99% голосують проти штучного інтелекту, якщо не буде гарантовано захист.
Trump Media and Technology Group об'єднується з TAE Technologies в рамках угоди на суму 6 млрд доларів, щоб поєднати Truth Social з енергетичними рішеннями на основі штучного інтелекту. Ця угода має на меті скористатися бумом штучного інтелекту та задовольнити зростаючий попит на енергію.
Після теракту на пляжі Бонді платформи заполонили дезінформаційні повідомлення, поширювані за допомогою штучного інтелекту. Серед неправдивих відомостей були заяви про операцію під чужим прапором та акторів, які грали роль потерпілих.
ШІ прискорює розвиток машинного навчання, визначаючи методи, генеруючи код і налаштовуючи гіперпараметри, що значно скорочує час створення моделей. ШІ може підвищити ефективність науки про дані, але впливає на посади початкового рівня, одночасно генеруючи креативні результати, такі як автомобіль у стилі стімпанк.
Звіт Інституту безпеки штучного інтелекту (AI Security Institute) свідчить про широке використання універсальних помічників, таких як ChatGPT та Amazon Alexa. Третина громадян Великої Британії звертається до штучного інтелекту за емоційною підтримкою, а кожен десятий користується чат-ботами щотижня.
Технологічні компанії отримують вигоду від штучного інтелекту, але суспільство платить за це величезними викидами вуглецю, що дорівнюють викидам Нью-Йорка. Дослідження показують, що вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище перевищує глобальний попит на бутильовану воду.
Розробники корпоративних рішень переходять на автономні AI-агенти для виконання складних завдань. Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore та NVIDIA NeMo Agent Toolkit пропонують потужне рішення для проектування, координації та масштабування безпечних мультиагентних систем на AWS. Ці інструменти оптимізують розробку, розгортання та оптимізацію продуктивності AI-агентів для корпоративних рішень.
Дослідники MIT CSAIL виявили, що короткострокове керівництво може значно покращити продуктивність нейронних мереж, які раніше вважалися «неефективними», шляхом узгодження внутрішніх представлень. На відміну від дистиляції знань, керівництво безпосередньо передає структурні знання, використовуючи архітектурні упередження ненавчених мереж для ефективного навчання.
Пошук роботи став виснажливим через фальшиві оголошення та заплутані описи компаній. Лише 5% британців є безробітними, стикаючись із відмовами та невизначеністю на ринку праці.
Лабораторія Hao AI Lab Каліфорнійського університету в Сан-Дієго є піонером в інноваціях моделей штучного інтелекту з використанням NVIDIA DGX B200, прискорюючи такі проекти, як FastVideo і Lmgame-bench. DistServe впливає на роздрібнене обслуговування для оптимальної продуктивності LLM, зосереджуючись на «goodput» замість традиційних показників пропускної здатності.
MIT та MIT-IBM Watson AI Lab розробляють PaTH Attention, адаптивну техніку кодування для трансформерів, що вирішує проблему обмежень у відстеженні стану. Представлене на NeurIPS, це дослідження має на меті покращити можливості систем штучного інтелекту, зберігаючи при цьому масштабованість та ефективність.
Інтегруйте керований Amazon SageMaker MLflow із Snowflake, щоб оптимізувати робочі процеси ML та покращити співпрацю, прискоривши впровадження AI/ML. MLflow Tracking централізує реєстрацію експериментів та управління моделями, підвищуючи прозорість та ефективність у циклі машинного навчання.