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

Швидкі 3D-розрахунки геномної структури за допомогою штучного інтелекту

Хіміки з Массачусетського технологічного інституту використовують генеративний ШІ для прогнозування тривимірних структур геному, революціонізуючи швидкість аналізу та дослідження експресії генів у клітинах. Їх модель, ChromoGen, може швидко аналізувати послідовності ДНК для визначення структур хроматину в окремих клітинах, відкриваючи нові можливості для досліджень.

Представляємо RAG: революція у створенні контенту

Генерація, доповнена пошуком (RAG), покращує генеративний ШІ з конкретними джерелами даних, підвищуючи точність і достовірність. RAG допомагає моделям надавати достовірні відповіді, прояснювати неоднозначність і запобігати неправильним відповідям, революціонізуючи довіру користувачів.

Виявлення нерівності в електронній комерції

6-річний кейс Shopify розкриває тонкий баланс між фокусуванням на продукті та диверсифікацією для оптимального успіху в бізнесі. Дізнайтеся, як розуміння концентрації у вашому продуктовому портфелі впливає на прийняття важливих рішень, за допомогою практичних стратегій та інтерактивних візуалізацій.

Покращуйте свої моделі DeepSeek за допомогою комп'ютерів зі штучним інтелектом серії RTX 50

Сімейство моделей DeepSeek-R1 пропонує потужні моделі міркувань для ентузіастів ШІ, що працюють на графічних процесорах NVIDIA GeForce RTX 50 серії з продуктивністю до 3,352 трильйонів операцій в секунду. Ці моделі можуть вирішувати складні завдання, такі як математика, код і вирішення проблем, покращуючи користувацький досвід на ПК і розблоковуючи робочі процеси агентів.

Tech Bros vs DeepSeek: Битва за оригінальність

Сем Альтман з OpenAI зіткнувся зі звинуваченнями у несанкціонованому використанні моделей чат-ботів китайським хедж-фондом, що спричинило хаос на ринку. OpenAI відреагувала на це заявою, в якій пообіцяла рішуче захищати свою технологію.

Ефективна класифікація листів за допомогою Amazon Bedrock

Фундаментальні моделі (ФМ) перевершують контрольоване навчання в задачах класифікації текстів завдяки таким перевагам, як швидка розробка та розширюваність за допомогою Amazon Bedrock. Travelers і GenAIIC співпрацювали, щоб створити класифікатор на основі ФМ для автоматизації електронних листів із запитами на обслуговування, заощадивши тисячі годин з точністю до 91%.

Розкриття інформації про пацієнта за допомогою генеративного ШІ та Amazon Bedrock

Aetion використовує реальні дані, щоб виявити приховані інсайти за допомогою методів неконтрольованого навчання, перетворюючи дані на докази для охорони здоров'я. Інтелектуальний інтерпретатор підгруп Aetion використовує Amazon Bedrock та магістерські програми для генерування гіпотез та інсайтів для біофармацевтичних компаній, платників та регуляторних органів.

SoftBank планує інвестувати $25 млрд в OpenAI

SoftBank веде переговори про інвестування до $25 млрд в OpenAI, ставши найбільшим фінансовим спонсором стартапу, що стоїть за ChatGPT. За даними Financial Times, в результаті угоди кредитор може влити в компанію, що базується в Сан-Франциско, $15-25 млрд.

Революція в стрімінгу: NVIDIA транслює ШІ на графічних процесорах серії GeForce RTX 50

Нові графічні процесори GeForce RTX 5090 і 5080 з архітектурою Blackwell забезпечують створення контенту зі штучним інтелектом. Моделі FLUX потребують менше VRAM і генерують зображення швидше.

Максимізація маркетингового впливу: Контекстна симуляція бандитів

Бандитський алгоритм vs A/B тест: Коли A/B-тести зазнають невдачі через безліч варіантів або одноразові кампанії, бандитські алгоритми пропонують більш ефективне рішення, фокусуючи бюджет на найефективнішому варіанті реклами в режимі реального часу. Бандитські алгоритми максимізують винагороду, показуючи варіант оголошення з найвищим KPI, що робить їх ідеальними для кампаній з численними зверн...

Гільдія авторів надає перевагу людському інтелекту над штучним інтелектом у сертифікації книг

Гільдія авторів запускає портал Human Authored, щоб члени Гільдії могли підтвердити, що їхні твори створені людиною, а не штучним інтелектом. Члени Гільдії можуть реєструвати книги та використовувати спеціальний логотип на обкладинках, який позначає, що твір створений людиною.

Максимізація точності: Обрізка даних MNIST на 99%

ШІ, орієнтований на дані, може створювати ефективні моделі; використовуючи лише 10% даних, в експериментах MNIST було досягнуто понад 98% точності. Відсікання за допомогою стратегії відбору «найвіддаленіших від центроїда» підвищило точність моделі за рахунок відбору унікальних, різноманітних прикладів.

Освоєння регресії з градієнтним прискоренням на C#

У статті обговорюється регресія з градієнтним прискоренням за допомогою C# у журналі Microsoft Visual Studio Magazine, представлено демонстрацію простої версії у порівнянні з XGBoost, LightGBM та CatBoost. Демонстрація демонструє покроковий процес прогнозування значень за допомогою регресії з градієнтним прискоренням.