Керівники компаній повинні брати на себе відповідальність за результати продуктів ШІ, а не звинувачувати розробників. Практичний підхід, що має вирішальне значення для успішних моделей ШІ, вимагає більше зусиль і розуміння.
Google DeepMind представив робота-гравця в настільний теніс зі штучним інтелектом, який демонструє потенціал машин у виконанні складних фізичних завдань. Система під назвою "AlphaPong" виграє 45% матчів у людей, що є важливою віхою в навчанні та управлінні роботами.
Дерева рішень можуть бути більш точними та інтерпретованими за допомогою нової техніки, що підвищує їхню ефективність. Дослідження інтерпретованого ШІ зосереджені на тому, щоб зробити дерева рішень більш ефективними і точними при менших розмірах.
Ключові фігури в OpenAI, включаючи президента Грега Брокмана, беруть відпустки або переходять в конкуруючу Anthropic, що ставить під сумнів прогрес компанії на шляху до ШІ. Ці рішення викликають припущення про близькість прориву в області ШІ, оскільки високопоставлені співробітники залишають компанію, що займається розробкою ChatGPT.
Анотація: Навчання з підкріпленням досліджує адаптацію до різних середовищ за допомогою алгоритмів часової різниці. Однокрокові методи TD і MC мають спільні риси, що призводить до узагальнення n-крокового бутстрапінгу.
Polars кидає виклик пандам в обробці даних на Python з чудовою продуктивністю, використовуючи Rust для паралельної обробки. Потенційно Polars може перевершити панди у 25 разів, але потребує більше vCPU для досягнення оптимальної швидкості.
Інвестори стикаються з наслідками, коли бульбашка АІ лускає, мільярди втрачаються на падінні фондового ринку технологій. Чат-бот ChatGPT від OpenAI досягнув 100 мільйонів користувачів за два місяці, що спричинило бум і статус єдинорога для 200+ стартапів у сфері ШІ.
Розшифровка посадових ролей у сфері ВК є ключем до успіху співбесіди. Розуміння спектру ролей може вдосконалити стратегію та підвищити впевненість у собі.
Інженери зі штучного інтелекту та науковці з прикладних даних адаптуються до мінливого ландшафту швидкого інжинірингу та розвитку штучного інтелекту, керованого дією. Впровадження RAG та моделей з відкритим вихідним кодом, таких як Semantic Kernel, змінюють ролі, вимагаючи нових навичок для оптимальної роботи.
Понад 200 000 розмов чат-ботів демонструють дивовижне використання: "пікантні рольові ігри". Увагу привертають брудні розмови ШІ, представлені у 2022 році.
Штучний інтелект викликає паніку, але реальна загроза піддається хайпу. ChatGPT від OpenAI наближає ШІ до інтелекту, відкриваючи шлях до трансформаційних суспільних змін.
Чат-боти та віртуальні асистенти зі штучним інтелектом використовують великі мовні моделі (LLM) з компонентами пам'яті для покращення взаємодії з клієнтами та оптимізації бізнес-процесів. Методи розширеного пошуку (RAG) та переранжування покращують відповіді чат-ботів, залучаючи зовнішні знання для більш релевантної та обізнаної взаємодії.
Інтеграція пакетної нормалізації в архітектуру ViT скорочує час навчання та виведення більш ніж на 60%, зберігаючи або покращуючи точність. Модифікація передбачає заміну нормалізації шарів на пакетну нормалізацію в архітектурі трансформатора, що використовує лише кодер.
Генеративні моделі ШІ, такі як Amazon Bedrock, трансформують розробку програмного забезпечення, автоматизуючи генерацію коду та підвищуючи ефективність. За допомогою Amazon Bedrock розробники можуть використовувати базові моделі провідних AI-компаній для створення додатків генеративного ШІ, оптимізуючи життєвий цикл розробки програмного забезпечення.
Невід'ємна матрична факторизація (НМФ) знаходить матриці W і H для апроксимації вихідної матриці V. Результати показують, що НМФ є специфічною для конкретних сценаріїв, а не загальною методикою.