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

Зелена сторона генеративного ШІ

Стрімке зростання генеративного ШІ створює екологічні проблеми через високе споживання енергії та води. Експерти Массачусетського технологічного інституту працюють над тим, щоб зменшити вуглецевий слід ШІ та інші впливи.

Ефективна сусідня регресія з C#

Ідея алгоритму регресії випадкових сусідів створює ансамбль регресорів k-найближчих сусідів для вирішення проблем перенастроювання та спроб і помилок у базовій регресії k-найближчих сусідів. Успішна демонстрація з використанням C# продемонструвала підвищення точності прогнозування за допомогою віртуальних колекцій регресорів.

Відповідальне опанування ML з Себастьяном Рашкою

Себастьян Рашка, піонер в галузі навчання ШІ, ділиться 13 ключовими уроками для освоєння машинного навчання: починайте з простого, приймайте зміни та відповідально використовуйте великі мовні моделі. Його поради наголошують на терпінні, інтуїції та зосередженості, щоб побудувати міцний фундамент у цій галузі, яка стрімко розвивається.

Мистецтво для всіх: долаючи бар'єри

NALA, заснована 22-річним Беньяміном Гулаком, змінює світ мистецтва, з'єднуючи художників безпосередньо з покупцями через цифрову платформу. Компанія прагне зруйнувати традиційні галерейні бар'єри, пропонуючи більший пул творів мистецтва та персоналізовані рекомендації.

Опанування великої мовної моделі

Навчіться створювати LLM на курсі LLM Scientist and Engineer, що охоплює архітектуру, токенізацію, механізми уваги та методи вибірки. Моделі для попереднього навчання потребують великих наборів даних і ретельної курації для оптимальної продуктивності.

Перетворення світу за допомогою алгоритмів та штучного інтелекту

Маніш Рагхаван з Массачусетського технологічного інституту має на меті вдосконалити ШІ для суспільного блага, вирішуючи проблеми упередженості при прийомі на роботу та вдосконалюючи алгоритми прийняття рішень у медицині. Дослідження Рагхавана, зосереджені на соціальному впливі, спрямовані на вирішення давніх проблем за допомогою алгоритмічного прийняття рішень та ШІ.

2025: Погляд у майбутнє науки

Несподіваними науковими новинами 2024 року стали віспа в ДРК, ШІ на Нобелівських преміях та астронавти, що застрягли на мілині. Що принесе 2025 рік? Ієн Семпл та Ганна Девлін прогнозують майбутні великі історії.

Прогнозування мережевого трафіку AWS за допомогою GraphStorm

Глобальна магістральна мережа AWS забезпечує надійне надання послуг у 34 регіонах, 600 точках доступу CloudFront тощо. AWS використовує GML фреймворк GraphStorm для прогнозування та пом'якшення ризиків перевантаження мережі, вирішуючи складні завдання управління мережею.

Азартна гра зі штучним інтелектом Стармера: Гонка проти часу

Кейр Стармер прогнозує трансформацію економіки Великої Британії завдяки штучному інтелекту та заперечує плани щодо заміни голови Казначейства. Тиск на економіку зростає, оскільки зростання зупиняється, фунт знецінюється, а вартість боргу зростає.

AutoWise Companion: Розширення можливостей поінформованих покупців автомобілів

AutoWise Companion від HCLTech використовує штучний інтелект, щоб спростити рішення про купівлю автомобіля для клієнтів і покращити аналіз даних для виробників. Рішення витягує інформацію з різних джерел даних, надаючи персоналізовані рекомендації та підвищуючи рівень задоволеності клієнтів.

Декодування NeRF: 12-крокова візуальна подорож

NeRF - це передовий метод рендерингу 2D-зображень з 3D-сцен, що використовує надбудований MLP для стиснення інформації про сцену. Це значно зменшує вимоги до пам'яті і дозволяє генерувати зображення з будь-якого напрямку перегляду.

Rolls-Royce робить ставку на малі модульні реактори

Британська компанія очолює кампанію за малі модульні реактори (ММР) як більш швидку і економічно ефективну альтернативу великій АЕС Хінклі Пойнт С. ММР пропонують більш швидке і дешеве будівництво у порівнянні з відкладеним і дорогим проектом Хінклі.

Зламування коду: Мультиагентна співпраця над Amazon Bedrock

Мультиагентна співпраця з використанням великих мовних моделей (LLM) покращує вирішення проблем, поєднуючи міркування спеціалізованих агентів. Фреймворк MAC від AWS організовує роботу декількох агентів ШІ на базі Amazon Bedrock Agents для ефективного та результативного вирішення проблем завдяки розподіленому вирішенню проблем та спеціалізації.

Освоєння двосторонніх взаємодій у лінійній регресії за допомогою C#

Лінійна регресія з двосторонніми взаємодіями може значно підвищити точність прогнозування. Модель була успішно реалізована за допомогою C# і досягла високого рівня точності.