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

Як стати інженером машинного навчання: Основні кроки

Щоб стати інженером машинного навчання, потрібні навички в галузі статистики, математики, машинного навчання, програмної інженерії тощо. Перехід від науковця з даних або інженера-програміста - поширений шлях до високооплачуваних ролей у галузі машинного навчання.

Виявлення ризиків ШІ-агентів на основі обгортки

Feel-Write, додаток для ведення журналів на основі штучного інтелекту, викликає занепокоєння щодо довіри до систем штучного інтелекту, які обробляють конфіденційні дані, що спонукає до переходу до більш ефективного управління даними та підзвітності. Поспішаючи інтегрувати інструменти ШІ, часто забувають про важливість довіри, що підкреслює необхідність відповідального прийняття рішень у будівн...

Успіх роботи з даними: 5 порад на 2025 рік

Пробитися у світ технологій непросто через жорстку конкуренцію, але виділитися з-поміж інших за допомогою нішевих методів пошуку роботи може підвищити ваші шанси. Використовуйте розширені методи пошуку, такі як булевий пошук на таких платформах, як LinkedIn, щоб швидко знаходити конкретні вакансії.

Стратегію ЄС щодо мікрочіпів розкритикували аудитори

План ЄС постачати 20% світового ринку напівпровідникових чіпів до 2030 року аудитори визнали «амбітним». У звіті йдеться про те, що стратегія відірвана від реальності через стрімке зростання світового попиту на напівпровідники.

Освоєння штучного інтелекту: як зробити так, щоб ваше рішення відповідало обіцянкам

GenAI трансформує ШІ, полегшуючи його інтеграцію в продукти, але з новими викликами. На відміну від традиційного програмного забезпечення, оцінки мають вирішальне значення для того, щоб системи ШІ працювали за призначенням.

Покращення виявлення трансформаторів за допомогою тренувального шуму

Сучасні трансформатори зору використовують шум для підвищення ефективності виявлення об'єктів, а останні моделі включають деформовану агрегацію та просторові анкери. Угорський алгоритм у зіставленні трансформаторів DETR створює проблеми зі стабільністю, що впливає на цілі навчання запитів.

Дизайн зустрічається з кодом: Творчі колаборації

Науковий співробітник MIT MAD Александр Хтет Кьо (Alexander Htet Kyaw) поєднує штучний інтелект, доповнену реальність і робототехніку, щоб революціонізувати онлайн-покупку меблів за допомогою Curator AI. Його інновації мають потенціал трансформувати те, як ми взаємодіємо з навколишнім середовищем, і спростити складні процеси.

Майбутнє роботи: Кожен - бос ШІ-співробітників

Microsoft прогнозує появу «прикордонних фірм», де люди керують агентами штучного інтелекту для виконання завдань, роблячи кожного босом для працівників зі штучним інтелектом. Нова бізнес-модель передбачає, що працівники-люди контролюють автономних ШІ-агентів при виконанні завдань, відкриваючи нову еру динаміки на робочому місці.

Революційний метод виявлення мікробів у клітинних культурах

Дослідники з SMART, Массачусетського технологічного інституту, ASTAR та NUS розробляють швидкий метод виявлення мікробного забруднення в продуктах клітинної терапії, що скорочує час тестування та приносить користь важкохворим пацієнтам. Ультрафіолетова абсорбційна спектроскопія на основі машинного навчання пропонує неінвазивне виявлення без етикеток менш ніж за півгодини, забезпечуючи економіч...

ШІ революціонізує планування повітряної мобільності

618-а авіаційна бригада Командування повітряної мобільності покращує планування місій за допомогою чат-інструментів на основі штучного інтелекту, розроблених Лінкольнською лабораторією. Обробка природної мови забезпечує швидкий аналіз тенденцій та інтелектуальний пошук для прийняття важливих рішень у ВПС США.

Розкриваємо силу тензорів у трансформаторах

Трансформатори використовують тензори для обробки інформації, забезпечуючи розмірну когерентність і належний інформаційний потік. Механізм багатоголової уваги є критично важливим компонентом Трансформерів, що розділяє матриці для розпаралелювання та покращення навчання.