Співробітники британського Інституту Алана Тьюринга попереджають про ризики для довіри через звільнення керівництва та скорочення витрат. 90 співробітників висловлюють занепокоєння опікунам щодо керівництва організації.
EBSCOlearning співпрацює з AWS GenAIIC, щоб трансформувати процес оцінювання навчання за допомогою технології генеративного ШІ. Проблеми генерації контролю якості вирішуються за допомогою рішення на основі штучного інтелекту для масштабованого високоякісного оцінювання.
DDPG покращує медичну робототехніку, керовану штучним інтелектом, вирішуючи проблему безперервного управління діями. Фреймворк Actor-Critic в DDPG поєднує в собі DPG і DQN для підвищення стабільності та продуктивності в середовищах з безперервними діями.
Берлінська компанія Vay пропонує унікальний сервіс телеводіння з використанням технології NVIDIA для безпечного дистанційного керування автомобілем у реальному часі. Vay змінює мобільність завдяки автономному водінню, керованому людиною та визначеному штучним інтелектом, встановлюючи новий стандарт у міському транспорті.
Використання GPT-3.5 та Unstructured API для ефективного перекладу мемуарів Кармен Рози з іспанської на англійську зі збереженням суті оповіді. Технічна реалізація включає імпорт книги, переклад за допомогою GPT-3.5 та експорт у формат Docx з використанням API Unstructured.
Нова модель OpenAI o1 перевершує ChatGPT-40. Експеримент з генерацією коду на Python за допомогою ChatGPT-o1 дає 90% точності.
Новий інструмент OpenAI, Sora, створює реалістичні відеокліпи з підказок, що викликає занепокоєння щодо розмивання межі між реальністю та контентом, створеним штучним інтелектом. Незважаючи на вражаючі візуальні ефекти, журналіст відчував себе радше засмученим, ніж враженим, коли побачив цей дивовижний реалізм.
Реалізував регресію AdaBoost з нуля за допомогою Python, досліджуючи дерева рішень та компоненти k-найближчих сусідів. Знайшов оригінальну вихідну статтю для алгоритму AdaBoost. R2, зіткнувшись із складним, але корисним інженерним процесом.
Сингулярні значення матриць можна обчислити за допомогою методу SVD, але в роботі C. R. Johnson запропоновано метод нижньої межі для оцінки найменшого сингулярного значення. Ранні гібридні конструкції літаків, що поєднували поршневі двигуни з реактивними, були швидко відкинуті на користь чисто реактивних двигунів через швидкий технологічний прогрес.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову методику для підвищення точності моделей машинного навчання для недостатньо представлених груп шляхом видалення певних точок даних. Цей метод усуває приховані упередження в навчальних наборах даних, забезпечуючи справедливі прогнози для всіх людей.
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, швидко розвиваються, але можуть демонструвати політичну упередженість. Дослідження Массачусетського технологічного інституту ставить під сумнів, чи можуть моделі винагороди бути одночасно правдивими та неупередженими.
Pixtral 12B, найсучасніша модель мови технічного зору Mistral AI, чудово справляється з текстовими та мультимодальними завданнями, перевершуючи інші моделі. Вона має нову архітектуру з 400-мільйонним візуальним кодером і 12-мільярдним трансформаторним декодером, що забезпечує високу продуктивність і швидкість для розуміння зображень і документів.
Пол Маккартні попереджає, що штучний інтелект може загрожувати джерелам доходу для авторів, і закликає ухвалити закони проти масових крадіжок авторських прав компаніями, що займаються штучним інтелектом. Колишній «бітл» висловлює занепокоєння тим, що молоді композитори та письменники не можуть захистити свою інтелектуальну власність від алгоритмічних моделей.
Генератор відео-тексту Sora від OpenAI, який тепер доступний для всіх у США, створює відеокліпи зі штучним інтелектом на основі письмових підказок. Завдяки інноваційній технології Sora користувачі можуть бачити, як їхні підказки оживають, як сім'я шерстистих мамонтів у відкритій пустелі.
Моделі класифікації надають не лише відповіді, але й рівні впевненості через оцінки ймовірності. Дізнайтеся, як сім основних класифікаторів обчислюють і візуально виражають достовірність своїх прогнозів. Розуміння прогнозованої ймовірності є ключовим для інтерпретації того, як моделі роблять вибір з різним рівнем впевненості.