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

Викривач попереджає про потенційні зловживання в OpenAI

Колишній співробітник OpenAI Вільям Сондерс попереджає, що перехід компанії на комерційний статус може поставити під загрозу безпеку. Занепокоєння викликає потенційний вплив Сема Альтмана в реструктуризованій компанії на зацікавлених осіб.

Передова музична технологічна програма Массачусетського технологічного інституту

Массачусетський технологічний інститут запускає нову магістерську програму з музичних технологій та комп'ютерних обчислень з міждисциплінарною співпрацею. Програма зосереджена на технічних дослідженнях у галузі музичних технологій з гуманістичними та мистецькими аспектами, готуючи висококваліфікованих випускників для академічних кіл та індустрії.

Безпечний доступ до Amazon S3 для SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio пропонує уніфікований інтерфейс для аналітиків даних, інженерів машинного навчання та розробників для побудови, навчання та моніторингу моделей машинного навчання з використанням даних Amazon S3. S3 Access Grants спрощує управління доступом до даних без необхідності частого оновлення ролей IAM, надаючи гранульовані дозволи на рівні бакетів, префіксів або об'єктів.

Штучний інтелект проти мистецтвознавця: Незамінне око

В АІ-версії рецензії Брайана Сьюелла відсутній його автентичний голос, що розчаровує читачів. Розкішного голосу та унікального стилю Сьюелла дуже бракує у спробі London Standard відтворити його стиль.

Фейкова афера націлена на сенатора США

ФБР досліджує штучний інтелект, який імітує Дмитра Кулебу під час допиту сенатора Бена Кардіна, що викликає занепокоєння щодо втручання у вибори. Інцидент з імітацією під час Zoom-дзвінка викликає занепокоєння щодо ризиків політичних маніпуляцій.

1 мільйон АІ-моделей на обличчі, що обіймається

Платформа хостингу штучного інтелекту Hugging Face налічує 1 мільйон списків моделей штучного інтелекту, пропонуючи кастомізацію для спеціалізованих завдань. Генеральний директор Delangue підкреслює важливість адаптованих моделей для окремих випадків використання, підкреслюючи універсальність платформи.

Освоєння логістичної регресії на C#

Стаття: «Логістична регресія з пакетним навчанням SGD та розкладанням ваги за допомогою C#». Вона пояснює, як логістична регресія легко реалізується, добре працює з малими і великими наборами даних і дає результати, які легко інтерпретуються. У демонстраційній програмі використовується стохастичний градієнтний спуск з пакетним навчанням і спаданням ваги для точних прогнозів.

Безпечні хмарні обчислення: Захист даних від зловмисників

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили квантовий протокол безпеки для хмарних моделей глибокого навчання, який забезпечує конфіденційність даних без шкоди для точності. Протокол використовує принцип квантової механіки, що не допускає клонування, щоб запобігти перехопленню інформації зловмисниками, зберігаючи 96-відсоткову точність у тестах.

Виявлення 303 прихованих геогліфів за допомогою ШІ

ШІ виявив 303 нових геогліфи поблизу ліній Наска в Перу, що подвоює відомі цифри на цьому 2000-річному об'єкті. Співпраця між Університетом Ямагата та IBM Research дозволила виявити зображення тварин і людей, датовані 200 роком до нашої ери.

Планувальник харчування ChatGPT: Ваш персональний путівник по рецептах

Дізнайтеся, як створити планувальник харчування за допомогою ChatGPT на Python, спростивши рішення щодо харчування та покупок продуктів. Використовуйте методи швидкого проектування, щоб максимізувати можливості ChatGPT, роблячи планування харчування простішим та ефективнішим.

Захист конфіденційності у Facebook: Як зупинити крадіжку великих технологій

Остерігайтеся публікувати в соціальних мережах пости, які забороняють Meta доступ до ваших даних. Такі знаменитості, як Джеймс МакЕвой і Том Бреді, приєднуються до цієї тенденції.

Розкодування тексту: Сила токенізації для ШІ

Токенізація має вирішальне значення в НЛП для з'єднання людської мови та машинного розуміння, дозволяючи комп'ютерам ефективно обробляти текст. Великі мовні моделі, такі як ChatGPT і Claude, використовують токенізацію для перетворення тексту в числове представлення для отримання змістовних результатів.