Правила форматування Master Cargo.toml, щоб уникнути розчарувань. Послідовність Rust у порівнянні з JavaScript, а також несподіванки у Cargo.toml, які пояснюються у 9 ватах та ватманах.
Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили методику оцінки надійності фундаментальних моделей, таких як ChatGPT і DALL-E, перед розгортанням. Навчивши набір дещо різних моделей і оцінивши їхню узгодженість, вони можуть ранжувати моделі на основі показників надійності для різних завдань.
Проривний DQN Мегаакорд "Веселка" поєднує в собі 6 потужних варіантів DQN для оптимальної продуктивності в глибокому навчанні з підкріпленням. Бібліотека Stoix розбиває компоненти Rainbow, включаючи алгоритм DQN та реалізацію нейронної мережі.
Дізнайтеся про метадинаміку та PLUMED в обчислювальній хімії. Вивчіть передові методи відбору проб для дослідження рідкісних подій та повільних процесів у молекулярних системах.
За допомогою предиктивного скорингу лідів компанії можуть прискорити зростання доходів на понад 300% порівняно з традиційними методами. Визначення пріоритетів завдяки машинному навчанню є ключовим для ефективного управління лідами та підвищення коефіцієнта конверсії.
Навчіться легко інтегрувати pyFlink, Kafka та PostgreSQL за допомогою Docker. Долайте виклики та створюйте конвеєр обробки даних в реальному часі для даних з датчиків IoT.
Ефективність продажів часто вимірюється неправильно, що призводить до неточних оцінок. Якість лідів є вирішальним фактором для точної оцінки ефективності роботи торгових агентів.
Нещодавні мультимодальні мережі-трансформери, такі як CLIP і LLaVA, порівнюють з мозком з точки зору уваги. Трансформатори зору виконують попередню візуальну обробку подібно до мозку, але мають проблеми зі складними завданнями. Двонаправлена активність мозку забезпечує свідому увагу зверху вниз і автоматичний зворотній зв'язок, покращуючи сприйняття і пізнання.
Модель синтезу зображень SD3 Medium AI від Stability AI висміяли в мережі за те, що вона генерує анатомічно неправильні зображення людини. Користувачі Reddit критикують невдачі SD3 у відтворенні людських кінцівок, що є кроком назад порівняно з іншими сучасними моделями.
Створення MishnahBot, унікальної RAG-системи для інтерактивного вивчення рабинських текстів. Використання великих мовних моделей для економічно ефективного та модульного пошуку знань.
Битва за домінуючий дизайн у технології генеративного штучного інтелекту розпалюється, і тут лідирує ChatGPT. Організації наввипередки інвестують у можливості, які можуть революціонізувати галузі та покращити клієнтський досвід. Розуміння концепції домінуючого дизайну має вирішальне значення для навігації у сфері генеративного ШІ, що швидко розвивається, та прийняття стратегічних рішень щодо т...
На Google I/O 2024 компанія Google представила Veo - нову модель відеосинтезу зі штучним інтелектом, подібну до Sora від OpenAI, яка створює відео у форматі HD з тексту, зображень або відеопідказок. Veo може створювати 1080p-відео тривалістю понад хвилину, редагувати відео за письмовими інструкціями та підтримувати візуальну послідовність між кадрами.
LLM, такі як GPT-4 і Claude 3, тестувалися на виявлення аномалій у даних часових рядів, розширюючи межі своїх можливостей. Дослідження мало на меті визначити, чи можуть ці моделі ефективно виявляти рухи в патернах даних.
Магістри права вдосконалюють свої здібності до міркування, що дозволяє їм планувати та діяти, що призводить до створення захоплюючих шаблонів підказок для агентів, таких як у документі Voyager Paper. Voyager фокусується на тому, щоб спонукати LLMs до виконання відкритих завдань, таких як гра в Minecraft, використовуючи автоматичну навчальну програму, ітеративні підказки та бібліотеку навичок.
Уникайте збоїв машинного навчання, дотримуючись найкращих практик одночасного кодування. Одномоментне кодування перетворює категоріальні змінні в двійкові стовпці, покращуючи продуктивність моделі та сумісність з алгоритмами.
Покращене вилучення зв'язків за допомогою Llama3-8B, доопрацьоване з синтетичним набором даних від Llama3-70B. Моделі Llama3 пропонують вражаюче підвищення продуктивності в задачах обробки природної мови.
Нова технологія штучного інтелекту, розроблена компанією Google, революціонізує спосіб взаємодії з комп'ютерами. Революційна система здатна розуміти людські емоції та реагувати на них.
Дізнайтеся, як компанія Х зробила революцію в індустрії завдяки своєму революційному продукту, що мав зруйнувати ринок. Дізнайтеся про дивовижні результати останнього дослідження, проведеного компанією Y щодо передових технологій.
Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся про вражаючі результати та майбутні наслідки їхнього інноваційного продукту.
Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в галузі завдяки своєму революційному продукту. Дізнайтеся про новітні технології, які змінюють наше уявлення про традиційні методи.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту з новим безпілотним автомобілем Tesla. Революційна для автомобільної індустрії, ця інновація обіцяє безпечніший та ефективніший транспорт.
Захоплюючий прорив у технології штучного інтелекту від компанії XYZ революціонізує аналіз даних. Надсучасний алгоритм прогнозує ринкові тенденції з безпрецедентною точністю.
Дізнайтеся, як інноваційні технологічні компанії, такі як Tesla та SpaceX, революціонізують індустрію, створюючи передові продукти та технології. Дослідіть вплив їхніх досягнень на сталий розвиток, освоєння космосу та транспорт.
У статті "Надзвичайно великі нейронні мережі" представлено шар з малою кількістю воріт (Sparely-Gated Mixture-of-Experts Layer) для підвищення ефективності та якості нейронних мереж. Експерти на рівні токенів з'єднуються за допомогою воріт, що зменшує обчислювальну складність і підвищує продуктивність.
Моделі штучного інтелекту, такі як GPT-4, повинні точно виокремлювати ключові моменти з телефонних дзвінків про прибутки компаній, відображаючи аналіз провідних журналістів. Автоматизація аналізу прибутку може демократизувати розуміння для всіх інвесторів, вирівнявши ігрове поле.
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту, включаючи GenAI та LLM, революціонізують галузі завдяки підвищенню продуктивності та можливостей. Архітектури трансформаторів зору, такі як ViTs, змінюють комп'ютерний зір, пропонуючи чудову продуктивність і масштабованість порівняно з традиційними CNN.
Основні LLM, протестовані на числових оцінках, виявляють невідповідності. Шаблони підказок можуть суттєво вплинути на результати, ставлячи під сумнів реальну зручність використання.
Використання ШІ для класифікації макроекономічних настроїв за допомогою CentralBankRoBERTa. Модель визначає емоційний зміст комунікацій центрального банку, виділяючи 5 макроекономічних агентів.
Захід "Шоколадні пригоди Віллі" в Глазго закрився після того, як не зміг виконати пишні обіцянки, згенеровані штучним інтелектом. Відвідувачі залишилися розчаровані скупими декораціями та мінімальною кількістю частувань.
У статті "Пряма оптимізація преференцій" представлено новий спосіб точного налаштування фундаментальних моделей, що призводить до вражаючого зростання продуктивності з меншою кількістю параметрів. Цей метод замінює потребу в окремій моделі винагороди, революціонізуючи спосіб оптимізації LLM.
Stability AI представляє Stable Diffusion 3, передову модель синтезу зображень, яка обіцяє підвищену якість і точність генерації тексту. Сімейство моделей з відкритими вагами охоплює від 800 мільйонів до 8 мільярдів параметрів, що дозволяє локально розгортати їх на різних пристроях і кидати виклик пропрієтарним моделям, таким як DALL-E 3 від OpenAI.
Дізнайтеся, як розв'язувати задачі бінарної класифікації за допомогою байєсівських методів у Python, зосередившись на побудові моделі байєсівської логістичної регресії за допомогою Pyro. Використовуючи набір даних для прогнозування серцевої недостатності з Kaggle, стаття охоплює EDA, інженерію ознак, побудову моделі та оцінювання, висвітлюючи наявність викидів у даних та використання стандарти...
Дізнайтеся, як створювати власні команди IPython Jupyter Magic для покращення роботи з ноутбуком. Використовуйте бібліотеку Hamilton як приклад для покращення ергономіки розробки. Вивчіть можливості лінійної та клітинної магії для динамічної функціональності ноутбука.
Виявлення прихованих дорогоцінних каменів: Оцінка систем RAG за допомогою тесту "голка в стозі сіна
Системи генерації з розширеним пошуком (RAG) мають вирішальне значення для реальних додатків, і тест "Голка в стозі сіна" оцінює їхню ефективність у визначенні конкретної інформації у великому масиві тексту. Відмінності в підказках і моделях можуть суттєво вплинути на результати, що підкреслює необхідність ретельної оцінки під час розробки та розгортання.
Створіть чат-додаток, використовуючи LangChain, LLMs та Streamlit для взаємодії зі складною базою даних SQL. Розширте можливості чат-бота робити SQL-запити та забезпечте зручний інтерфейс з функціями пам'яті за допомогою Streamlit.
У статті обговорюються практичні уроки, отримані під час модернізації біоінформатичної бібліотеки Bed-Reader для читання даних ДНК безпосередньо з хмари. Автор наводить дев'ять правил для додавання підтримки хмарних файлів до програм, включаючи використання об'єкта object_store і створення нового об'єкта під назвою cloud-file.
Непомітні водяні знаки пропонують спосіб захистити цифровий контент без шкоди для якості, дозволяючи авторам відстоювати право власності та виявляти контент, створений штучним інтелектом. Такі технологічні компанії, як Meta і Google, розробляють проривні системи водяних знаків, щоб зменшити потік небезпечного контенту, створеного штучним інтелектом, в інтернеті.
У статті обговорюються переваги доповненої генерації пошуку (RAG) для підвищення точності та релевантності моделей ШІ. Підкреслюється важливість моніторингу показників пошуку та оцінки відповіді для усунення несправностей у системах LLM.
У статті обговорюється важливість розуміння контекстних вікон у навчанні та використанні трансформерів, особливо з появою власних LLM і методів, таких як RAG. Досліджується, як різні фактори впливають на максимальну довжину контексту, яку може обробити трансформантна модель, і ставиться питання, чи завжди більше - це краще.
У статті досліджується використання легких ієрархічних трансформаторів зору в автономній робототехніці, підкреслюється ефективність концепції спільної магістралі для багатозадачного навчання. У ній також обговорюється поява великих мультимодальних моделей та їхній потенціал у створенні уніфікованої архітектури для наскрізних рішень автономного водіння.
У 2023 році домінували геометричні методи та програми ML, а також помітні прориви в структурній біології, включаючи відкриття двох нових антибіотиків за допомогою GNN. Зростає тенденція до конвергенції методів ML та експериментальних методів в автономному відкритті молекул, а також використання Flow Matching для швидшого та детермінованого відбору зразків.
У цій статті автори обговорюють теорію та архітектуру графових нейронних мереж (ГНМ) і висвітлюють появу графових трансформаторів як тенденцію в графовому МН. Вони досліджують зв'язок між ГНМ і трансформаторами, показуючи, що ГНМ з віртуальним вузлом може імітувати трансформатор, і обговорюють переваги та обмеження цих архітектур з точки зору виразності.
ШІ нового покоління змінить процес розробки додатків, що призведе до появи нових компаній, які розробляють штучний інтелект, і зменшить залежність від програмного забезпечення, написаного людиною. Зростає популярність великих мовних моделей (LLM) з відкритим вихідним кодом, що дозволяє невеликим фірмам і приватним особам створювати спеціалізовані моделі та революціонізувати програмну інженерію.
OpenAI визнала необхідність використання захищених авторським правом матеріалів при розробці таких інструментів ШІ, як ChatGPT, заявивши, що без цього було б "неможливо". Практика вилучення контенту без дозволу опинилася під пильною увагою, оскільки такі моделі ШІ, як ChatGPT і DALL-E, покладаються на велику кількість навчальних даних із загальнодоступного Інтернету.
Основні тези статті: Руйнівне тестування нейронних мереж та архітектур ML для підвищення надійності. Абляційне тестування визначає критичні частини, зменшує складність і підвищує відмовостійкість. Три типи абляційних тестів: нейронне, функціональне та вхідне абляційне тестування.
У статті обговорюється зростаючий розрив між клінічною практикою і дослідженнями ШІ в охороні здоров'я, підкреслюється недостатня участь і співпраця клініцистів. Вона підкреслює необхідність практичного підходу до виявлення актуальних проблем і оцінки того, чи може ШІ розробити кращі рішення в охороні здоров'я.
Відкриваємо правду: тестування показників ефективності машинного навчання за допомогою mlscorecheck
У статті розглядається, як за допомогою пакета Python mlscorecheck можна перевірити відповідність результатів машинного навчання та експериментальних налаштувань. Пакет mlscorecheck надає чисельні методи для визначення того, чи можуть отримані результати бути результатом заявленого експерименту.
Нещодавнє дослідження вивчає, як дерева рішень і випадкові ліси, що широко використовуються в машинному навчанні, страждають від упередженості через припущення про безперервність ознак. У дослідженні пропонуються прості методи для зменшення цієї похибки, а результати показують погіршення продуктивності на 0,2 відсоткових пункти, коли атрибути відображаються дзеркально.
2024 рік може стати переломним для музичного ШІ завдяки проривам у перетворенні тексту на музику, музичному пошуку та чат-ботам. Однак ця сфера все ще відстає від мовленнєвого ШІ, і для того, щоб революціонізувати музичну взаємодію за допомогою ШІ, необхідний прогрес у гнучкому і природному розділенні джерел.
У цій статті основна увага приділяється створенню аналітичної системи на базі LLM і навчанню її взаємодії з базами даних SQL. Автор також представляє ClickHouse як варіант бази даних з відкритим вихідним кодом для роботи з великими даними та аналітичних задач.
Pandera, потужна бібліотека Python, сприяє підвищенню якості та надійності даних завдяки вдосконаленим методам валідації, включаючи застосування схем, настроювані правила валідації та безперешкодну інтеграцію з Pandas. Вона забезпечує цілісність та узгодженість даних, що робить її незамінним інструментом для науковців з даних.
Провідні голоси в області експериментів пропонують тестувати все, але незручна правда про A/B-тестування розкриває його недоліки. Такі компанії, як Google, Amazon і Netflix, успішно впровадили A/B-тестування, але сліпе дотримання їхніх правил може призвести до плутанини і катастрофи для інших бізнесів.
Ця стаття містить вступ до розробки неангломовних систем RAG, зокрема поради щодо завантаження даних, сегментації тексту та моделей вбудовування. RAG змінює те, як організації використовують дані для інтелектуальних чат-ботів, але існує прогалина для менших мов.
У цій статті пояснюється, як проводити бенчмаркінг за допомогою критеріального ящика і як проводити бенчмаркінг з різними налаштуваннями компілятора, надається інформація про вплив на продуктивність і порівняння між процесорами. Ящик range-set-blaze використовується як приклад для вимірювання налаштувань SIMD, рівнів оптимізації та різної довжини вхідних даних.
Підвищення швидкості надходження даних в заданий діапазон в 7 разів за рахунок делегування обчислень маленьким крабам. Правило 7: Використовуйте критеріальний бенчмаркінг, щоб вибрати алгоритм і виявити, що LANES має (майже) завжди бути 32 або 64.