Корпорація OMRON прагне трансформувати бізнес-моделі за допомогою інноваційної платформи OMRON Data & Analytics Platform (ODAP), яка використовує Amazon Web Services для розширеної інтеграції даних і можливостей генеративного штучного інтелекту. Розбиваючи ізоляцію даних і вирішуючи проблеми управління, ODAP надає цінну інформацію для оптимізації операцій і підвищення якості обслуговування клі...
Афрофутуризм ставить питання про те, хто формує майбутнє на тлі обіцянок і страхів щодо штучного інтелекту. Лонні Аві Брукс та Рейнальдо Андерсон очолюють боротьбу за різноманітні перспективи в технологіях.
Автори протестують проти використання LibGen для навчання штучного інтелекту. Кейт Моссе, Трейсі Шевальє та Далджит Награ вийшли на демонстрацію до офісу Meta у Кінгс-Кроссі.
Юридичні контракти мають вирішальне значення для бізнесу, але їх розуміння та вилучення інформації може бути складним. Впровадження GraphRAG в Neo4j може спростити цей процес, структуруючи контракти у вигляді графа знань, що дозволяє здійснювати більш точний і контекстно-орієнтований пошук.
Алгоритм Flash Attention революціонізує трансформатори, оптимізуючи доступ до пам'яті, роблячи обчислення швидшими та ефективнішими. Flash Attention v3 впроваджує покращення для графічних процесорів Nvidia Hopper та Blackwell, що ще більше підвищує продуктивність.
Інтерпретація моделі машинного навчання може бути складним завданням. Експеримент показав, що вік і дохід мають найбільший вплив на прогнозування політичних уподобань.
AWS розробляє AI Workforce - систему дронів і штучного інтелекту для безпечніших, швидших і точніших перевірок інфраструктури. Система використовує автономні дрони, оснащені сучасними датчиками та штучним інтелектом, щоб зменшити ризики для людей, підвищити ефективність та надати кращі дані для проактивного технічного обслуговування.
Інвестиції у відновлювану енергетику досягли рекордного рівня, але майбутнє непевне. Енергетична конференція Массачусетського технологічного інституту обговорює необхідність рівних правил гри та державної підтримки для прориву в галузі чистої енергетики.
Угода Reddit з Google на $60 млн щодо використання даних користувачів для навчання ШІ викликає занепокоєння з приводу конфіденційності. Vana пропонує децентралізовану мережу, де користувачі володіють і контролюють свої дані, що змінює розвиток ШІ.
Adobe Premiere Pro (бета-версія) та Adobe Media Encoder тепер підтримують редагування кольорів 4:2:2, підвищуючи точність передачі кольору та гнучкість для професійних відеоредакторів. Ноутбуки NVIDIA GeForce RTX 50 серії з архітектурою Blackwell прискорюють робочі процеси 4:2:2, пропонуючи швидше відтворення і більш плавне редагування.
Тепер магістри можуть виконувати складні завдання з багатокроковим обґрунтуванням і виконанням, використовуючи зовнішні інструменти для отримання точних і дієвих результатів. Приклад демонструє пошук записів про пацієнтів з використанням API замість перетворення тексту в SQL, демонструючи здатність моделі ефективно відповідати на аналітичні питання.
Модель дифузії, вперше запропонована Солом-Дікштейном та ін. і розвинута Хо та ін., була адаптована OpenAI та Google для створення DALLE-2 та Imagen, здатних генерувати високоякісні зображення. Модель працює шляхом перетворення шуму в зображення за допомогою процесів прямої та зворотної дифузії, зберігаючи розмірність оригінального зображення в латентному просторі.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили фреймворк, який дозволяє ChatGPT ефективно вирішувати складні завдання планування з 85% успішністю, що перевищує базові показники. Цей універсальний підхід може оптимізувати такі завдання, як планування екіпажів авіакомпаній або управління машинним часом на заводах, революціонізуючи допомогу в плануванні.
Інститут Тоні Блера радить Великій Британії пом'якшити закони про авторське право для інновацій у сфері ШІ, попереджає про напруженість у відносинах з США через потенційні тарифи. На думку інституту, посилення правил авторського права може поставити під загрозу інтереси національної безпеки.
Згорткові мережі графів (GCN) та мережі уваги до графів (GAT) мають обмеження для великих графів та мінливих структур. GraphSAGE пропонує рішення шляхом вибірки сусідів та використання функцій агрегування для швидшого та масштабованого навчання.