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.
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.
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...
Інтерпретація моделі машинного навчання може бути складним завданням. Експеримент показав, що вік і дохід мають найбільший вплив на прогнозування політичних уподобань.
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.
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.
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.
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.
Моделі штучного інтелекту замінюють традиційні алгоритми в алгоритмічних конвеєрах через їхні вищі вимоги до ресурсів. Централізовані сервери виведення можуть підвищити ефективність обробки великих обсягів вхідних даних за допомогою моделей глибокого навчання, як показано в іграшковому експерименті з використанням класифікатора зображень ResNet-152 на 1 000 зображень.
AWS App Studio - це сервіс на основі штучного інтелекту, який дозволяє не-розробникам швидко створювати індивідуальні бізнес-додатки. Нові функції, такі як каталог готових рішень та імпорт і експорт між екземплярами, мають на меті спростити створення та розгортання додатків, скоротивши час налаштування до менш ніж 15 хвилин.
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.
ШІ може підвищити успішність пошуку роботи, але дуже важливо збалансувати його можливості з людським фактором. Не пропустіть можливості на сьогоднішньому жорсткому ринку праці.
Алгоритм, що поєднує PSO з EO, EPSO, працює аналогічно PSO та EO, не значно краще. Повільний для практичного використання, але перспективний для навчання системи прогнозування КРР.
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.