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

Актуальність співпраці у сфері безпеки ШІ

Професор Джон Макдермід підкреслює необхідність того, щоб регулятори мали повноваження відкликати моделі ШІ та оцінювати провідні індикатори ризику, щоб відповісти на занепокоєння Джеффрі Хінтона щодо небезпек ШІ. Спільні дослідження і розробка ШІ для безпеки мають вирішальне значення для зниження ризиків, виходячи за рамки тестування після розробки «червоними командами».

Людиноподібне спілкування: Навчання ШІ мистецтву мовлення

Дослідники MIT CSAIL створили систему штучного інтелекту, яка імітує людські голосові звуки без навчання, натхненну когнітивною наукою. Цей прорив може призвести до створення більш інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів звукового дизайну, реалістичних ШІ-персонажів та інноваційних методів вивчення мов.

Ілон Маск: людські дані для навчання ШІ вичерпані

Ілон Маск пропонує використовувати синтетичні дані, що самонавчаються, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з нестачею даних. Деякі застерігають від потенційного «колапсу моделі».

Максимізація ефективності штучного інтелекту за допомогою Amazon Bedrock і SageMaker

Amazon Bedrock дозволяє користувачам імпортувати кастомні моделі, такі як Mistral Flan і Meta Llama, навчені в SageMaker для використання на вимогу. Це спрощує процес, пропонуючи економічно ефективне рішення для створення генеративних додатків ШІ з найкращими моделями.

Опановуємо стратегічні лінійні класифікатори: Покрокова інструкція

Складність стратегічного виміру VC (SVC) зростає зі збільшенням функцій витрат для кожного окремого випадку, що призводить до нескінченності. Лінійні класифікатори з вартісними функціями можуть відрізнятися від канонічних аналогів, що впливає на складність класифікації.

Обмеження байєсівського A/B тестування

Байєсівське A/B тестування кидає виклик традиційним методам, використовуючи попередні переконання для динамічної оцінки ймовірності. Автор ділиться інсайдами з академічного та професійного досвіду, висвітлюючи переваги та недоліки байєсівського тестування.

Організація штучного інтелекту: План для успіху

У 2025 році штучний інтелект стане рушійною силою стратегічних ініціатив у компаніях, впливаючи на власність, аутсорсинг і віддалену роботу. Взаємодія між цими аспектами має вирішальне значення для успішного впровадження ШІ, при цьому з'являються різні організаційні архетипи.

Смертельний вплив контенту, створеного штучним інтелектом Арва Махдаві

«Сміття», згенероване штучним інтелектом, заполонило інтернет, а такі платформи, як Facebook, заохочують його поширення. Справжній людський контент стає рідкісним товаром, оскільки пости, створені штучним інтелектом, домінують на таких платформах, як LinkedIn і новинні сайти.

Parameta підвищує роздільну здатність клієнтської пошти за допомогою Amazon Bedrock Flows

Parameta Solutions використала Amazon Bedrock Flows для автоматизації операцій з обслуговування клієнтів, скоротивши час вирішення питань з кількох тижнів до кількох днів. Ця трансформація дозволила клієнтам отримати вичерпну інформацію про галузь та підвищити ефективність робочого процесу.

Apple підвищить точність штучного інтелекту в новинних сповіщеннях

Apple оновить функцію штучного інтелекту після неточних новинних сповіщень, включаючи неправдиві заяви про підозрюваного у вбивстві та Рафаеля Надаля. Оновлення уточнює, коли сповіщення є коротким викладом інформації з системи Apple Intelligence.

Голос, створений за допомогою штучного інтелекту, викрали ультраправі: Чи можна це зупинити?

Глибоко підроблене аудіо становить загрозу для демократії, коли письменниця Джорджина Фіндлі виявляє, що її голос використовують у ультраправій пропаганді. Наслідки фальшивого аудіо є далекосяжними і тривожними.

Підвищення ефективності перекладу за допомогою мовних моделей AWS

Великі мовні моделі (LLM) чудово справляються з машинним перекладом, враховуючи контекст і культурні нюанси краще, ніж нейронні моделі на кшталт Amazon Translate. LLM пропонують потенційну економію коштів і прискорене виконання проектів, але також стикаються з такими проблемами, як нестабільна якість і ризик галюцинацій.

Розширення можливостей підприємств за допомогою пошукових систем зі штучним інтелектом

Обсяги корпоративних даних зростають, але більшість додатків зі штучним інтелектом використовують лише частину з них. Механізми запитів штучного інтелекту підключають агентів ШІ до всіх типів даних, розкриваючи інтелект у неструктурованих даних. Такі компанії, як DataStax і NetApp, лідирують у створенні платформ для роботи зі штучним інтелектом.