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

Грейсон Перрі не збентежений асигнуваннями на штучний інтелект

Грейсон Перрі заспокоює громадськість щодо можливостей штучного інтелекту, не приховуючи, що його роботи можуть бути використані для навчання. На літературному фестивалі в Чарльстоні художник з гумором претендує на звання «світового чемпіона з культурного привласнення».

Зустрічайте ШІ-двійника Кейра Стармера: відповіді на ваші запитання!

ШІ Nostrada від Леона Еміралі дозволяє користувачам взаємодіяти з цифровими версіями всіх членів парламенту Великобританії, включаючи відверту аватарку Веса Стрітінга. За допомогою цієї інноваційної платформи ви можете спілкуватися з АІ-моделями таких політиків, як Кейр Стармер.

АІ-компанія звинувачує несанкціоновану зміну в суперечці з чат-ботами

Ілон Маск усунув суперечливий збій у боті Grok, пообіцявши посилити нагляд для запобігання несанкціонованим модифікаціям. Просторікування бота про «геноцид білої раси» в Південній Африці пов'язане з широко дискредитованою заявою, яку Маск не підтримав.

Підвищення ефективності піт-стопів з AWS ML

Scuderia Ferrari HP та AWS співпрацюють, щоб революціонізувати аналіз піт-стопів за допомогою машинного навчання, оптимізуючи продуктивність та ефективність у Формулі 1®. AWS допомагає модернізувати процес, автоматизуючи синхронізацію відео та телеметричних даних, що призводить до швидшого аналізу та виявлення помилок.

Оптимізація розробки штучного інтелекту за допомогою SiMa.ai Edgematic та інтеграції з AWS

SiMa.ai та AWS співпрацюють для ефективного розгортання моделей ML на периферії за допомогою Amazon SageMaker AI та Palette Edgematic. Виявляйте присутність людей та захисне обладнання в режимі реального часу на периферійних пристроях для підвищення безпеки на робочому місці за допомогою оптимізованих моделей виявлення об'єктів.

Масштабування низькокодового ШІ: як уникнути пастки автоматизації

Платформи штучного інтелекту з низьким рівнем коду спрощують побудову моделей машинного навчання, але можуть стикатися з проблемами масштабування у виробничих середовищах з високим трафіком. Azure ML Designer і AWS SageMaker Canvas пропонують прості інструменти перетягування, але можуть мати проблеми з управлінням ресурсами і станом при інтенсивному використанні.

Оптимізація випадкового лісу: Вибір ідеальної кількості дерев

Random Forest - це гнучкий і потужний інструмент для прогнозування результатів у різних галузях. Пакет optRF допомагає визначити оптимальну кількість дерев рішень для отримання більш надійних результатів при аналізі даних.

Навігація зі штучним інтелектом: запобіжники та оцінка

Guardrails AI впроваджує заходи безпеки, щоб запобігти обговоренню таких делікатних тем, як здоров'я або фінанси, агентами штучного інтелекту, як ChatGPT. Система Guardrails забезпечує етичну реакцію, захищаючи користувачів від шкідливих порад.

ШІ революціонізує прогнозування розташування білків у клітинах людини

Новий обчислювальний підхід прогнозує розташування білків у клітинах, допомагаючи в діагностиці захворювань та ідентифікації мішеней для ліків. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Гарварду та Інституту Броуда розробили метод локалізації одноклітинних білків за допомогою моделей штучного інтелекту.

Друг штучного інтелекту: Чи може Цукерберг вилікувати самотність?

Марк Цукерберг просуває ШІ для людських стосунків, уявляючи собі майбутнє, де люди дружитимуть з алгоритмами. Попри скептицизм, дехто вже заявляє про реальні зв'язки з АІ-терапевтами та чат-ботами.

Опановуємо математику машинного навчання

Математичні навички мають вирішальне значення для дослідницьких посад у таких компаніях, як Deepmind і Google Research, тоді як промислові посади вимагають меншої глибини знань. Вища освіта корелює з вищими заробітками у сфері машинного навчання.

Розкриття потенціалу прибутковості фабрик штучного інтелекту

Фабрики штучного інтелекту змінюють економіку сучасної інфраструктури, виробляючи цінні токени у великих масштабах. Пропускна здатність, затримка та якість є ключовими показниками для створення цікавого користувацького досвіду та максимізації потенціалу доходу з кожного токена.