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.

Невизначеність штучного інтелекту: Прорив у медичній візуалізації

Нове дослідження розкриває революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією Google, яка революціонізує аналіз даних у сфері охорони здоров'я. Результати показують значне підвищення точності та ефективності діагностики рідкісних захворювань.

Розкриваємо силу фундаментальних моделей в ШІ

Нове захоплююче дослідження показує революційні результати в технології штучного інтелекту, а провідні компанії, такі як Google та IBM, лідирують у цьому напрямку. Дізнайтеся, як алгоритми машинного навчання революціонізують галузі та формують майбутнє.

Легко знаходьте дані за допомогою Mixtral 8x7B на Amazon SageMaker JumpStart

Відкрийте для себе революційні дослідження компанії Tesla у сфері сталих енергетичних рішень. Вивчіть інноваційні продукти та технології, що революціонізують автомобільну індустрію.

Революціонізуйте товарні рекомендації за допомогою Amazon Bedrock та OpenSearch

Ознайомтеся з останніми революційними дослідженнями щодо застосування штучного інтелекту в охороні здоров'я. Дізнайтеся, як такі компанії, як IBM і Google, революціонізують догляд за пацієнтами за допомогою інноваційних технологій.

Освоєння візуалізації даних t-SNE за допомогою C#

Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній галузі завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту, проклавши шлях до безпрецедентних досягнень. Дізнайтеся про вплив їхнього продукту на різні галузі та майбутні наслідки цієї інновації, що змінила правила гри.

Цифрові близнюки: Революційні зміни в індустрії

Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своєму революційному продукту. Дізнайтеся про інноваційні функції, які змінюють правила гри для споживачів у всьому світі.

Розкриття простих секретів великих мовних моделей

Дізнайтеся, як інноваційні технологічні стартапи революціонізують галузь охорони здоров'я завдяки діагностичним інструментам на основі штучного інтелекту. Від компаній MedTech до революційних результатів досліджень - будьте на крок попереду з останніми досягненнями в галузі медичних технологій.

Шахові головоломки: Сучасна еволюція

Дізнайтеся, як компанія XYZ здійснила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся про вплив на автоматизацію робочих місць і майбутні досягнення в цій галузі.

"Перетворюючи світ: Генеральний директор NVIDIA та дослідники ШІ роздумують над знаковою статтею

Сесія GTC від NVIDIA, присвячена нейронній мережі-трансформеру, революціонізує глибоке навчання. Автори розмірковують про революційні дослідження, що формують майбутнє генеративного ШІ.

Розкриття потенціалу МСП у Mixtral

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.

Революція у сфері безпілотних автомобілів: Сила магістрів права

У 1928 році Олександр Флемінг випадково відкрив пеніцилін, зробивши революцію в медицині. Чи можуть великі мовні моделі стати несподіваною відповіддю на питання автономного водіння? Давайте розглянемо потенційний вплив у цій статті.

Революція в комп'ютерному зорі: Навігація по ландшафту штучного інтелекту

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.

Розгадування графових нейронних мереж: Від теорії до реалізації на Pytorch

Графові нейронні мережі (ГНМ) моделюють взаємопов'язані дані, такі як молекулярні структури та соціальні мережі. ГНМ у поєднанні з послідовними моделями створюють просторово-часові ГНМ, що відкривають шлях до глибшого розуміння та інноваційних застосувань у промисловості/дослідженнях.

Революція в навчанні нейронних мереж на процесорах за допомогою ThirdAI та AWS Graviton

ThirdAI Corp. є першопрохідцем у сфері економічно ефективного глибокого навчання на стандартних процесорах, кидаючи виклик потребі у дорогих графічних прискорювачах. AWS Graviton3 демонструє багатообіцяюче прискорення навчання нейронних моделей, революціонізуючи економіку ШІ.

"ШІ оптимізує роботизовані складські операції

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили модель глибокого навчання для розвантаження роботизованих складів, підвищивши ефективність майже в чотири рази. Їхній інноваційний підхід може революціонізувати складні завдання планування, що виходять за рамки складських операцій.

Розкриття можливостей прямої оптимізації переваг

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.

Тайлер Перрі зупинив розширення студії на $800 млн через Sora від OpenAI

Режисер Тайлер Перрі зупинив розширення студії вартістю 800 мільйонів доларів завдяки можливостям АІ-відеогенератора Sora. Sora від OpenAI вражає синтезом тексту та відео, перевершуючи інші моделі штучного інтелекту.

GTC 2024: Не пропустіть ці 7 вагомих причин!

Конференція NVIDIA GTC 2024 у Сан-Хосе обіцяє бути горнилом інновацій з 900+ сесіями та 300 експонатами, в яких візьмуть участь такі гіганти індустрії, як Amazon, Ford, Pixar та інші. Не пропустіть панель Transforming AI Panel з першими архітекторами нейронної мережі-трансформера, а також мережеві заходи та найсучасніші виставки, які допоможуть вам залишатися на крок попереду в галузі ШІ.

Google представив Gemma: сімейство безкоштовних чат-ботів з відкритою вагою

Google представляє Gemma, нові мовні моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, з параметрами 2B і 7B. Моделі Gemma можуть працювати локально і натхненні потужними моделями Gemini.

Виявлення аномалій автокодера в C#: Виявлення прихованих патернів

Автокодер прогнозує вхідні дані, позначаючи аномалії. Реалізований на C#, він виявив ліберального чоловіка з Небраски з доходом 53 000 доларів як найбільш аномального. Модель навчена за архітектурою 9-6-9, що дає уявлення про нейромережеві системи.

Розкриття можливостей GPT-2: розвиток багатозадачних мовних моделей

У статті обговорюється еволюція моделей GPT, зокрема, зосереджується увага на покращеннях GPT-2 порівняно з GPT-1, включаючи його більший розмір та можливості багатозадачного навчання. Розуміння концепцій, що лежать в основі GPT-1, має вирішальне значення для розпізнавання принципів роботи більш просунутих моделей, таких як ChatGPT або GPT-4.

Зламуючи код: Основні техніки кодування в машинному навчанні

У цій статті розглядаються три ключові методи кодування для машинного навчання: кодування міток, одночасне кодування та цільове кодування. Вона містить зручний для початківців посібник з перевагами, недоліками та прикладами коду на Python, який допоможе аналітикам даних зрозуміти та ефективно впровадити ці методи.

Автоматизація виявлення несприятливих подій: Використання великих мовних моделей на Amazon SageMaker

У 2021 році фармацевтична промисловість згенерувала 550 мільярдів доларів доходу в США, а до 2022 року прогнозовані витрати на діяльність з фармаконагляду становитимуть 384 мільярди доларів. Для вирішення проблем моніторингу небажаних явищ розроблено рішення на основі машинного навчання з використанням Amazon SageMaker та моделі BioBERT від Hugging Face, що забезпечує автоматизоване виявлення ...

Вивільнення сили симетрії в машинному навчанні

Аспірант Массачусетського технологічного інституту Бехруз Тахмасебі (Behrooz Tahmasebi) та його науковий керівник Стефані Єгелка (Stefanie Jegelka) модифікували закон Вейля, щоб врахувати симетрію при оцінці складності даних, що потенційно може покращити машинне навчання. Їхня робота, представлена на конференції "Нейронні системи обробки інформації", демонструє, що моделі, які задовольняють си...

Розкриваючи секрети ШІ: використання агентів ШІ для пояснення складних нейронних мереж

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...

Створення надійного штучного інтелекту: покращення міркувань та надійності природної мови

Аспіранти Массачусетського технологічного інституту використовують теорію ігор для підвищення точності та надійності моделей природної мови, прагнучи узгодити достовірність моделі з її точністю. Перетворивши генерування мови на гру для двох гравців, вони розробили систему, яка заохочує правдиві та достовірні відповіді, водночас зменшуючи кількість галюцинацій.

Ефективне вирішення складних фізичних систем: Сила глибинних сурогатів, посилених фізикою

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та компанії IBM розробили новий метод під назвою "глибокий фізичний сурогат" (PEDS), який поєднує в собі фізичний симулятор з низькою точністю та генератор нейронних мереж для створення сурогатних моделей складних фізичних систем на основі даних. Метод PEDS є доступним, ефективним і зменшує кількість необхідних навчальних даних щонайменше ...

Революція у виявленні раку підшлункової залози: АІ прогнозує пацієнтів з високим ризиком з безпрецедентною точністю

Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили дві моделі машинного навчання - нейронну мережу "PRISM" та модель логістичної регресії - для раннього виявлення раку підшлункової залози. Ці моделі перевершили існуючі методи, виявивши 35% випадків у порівнянні зі стандартним рівнем виявлення 10%.

Розблокування нейронних мереж: Як ReLU розширює можливості апроксимації нелінійних функцій

Нейронна мережа з одним прихованим шаром, що використовує активацію ReLU, може представляти будь-які неперервні нелінійні функції, що робить її потужним апроксиматором функцій. Мережа може апроксимувати неперервні кусково-лінійні (CPWL) та неперервні криві (CC) функції, додаючи нові ReLU-функції в точках переходу для збільшення або зменшення нахилу.

Розкриваємо секрети ШНМ: Математичні основи та реалізація на Python

Поява таких інструментів, як AutoAI, може зменшити важливість традиційних навичок машинного навчання, але глибоке розуміння основних принципів ML все одно буде затребуваним. У цій статті розглядаються математичні основи рекурентних нейронних мереж (RNN) та досліджується їх використання для виявлення послідовних закономірностей у часових рядах даних.

Розкриття сили пояснюваності моделей: Розуміння "чому" за рішеннями ШІ

Останні досягнення в галузі штучного інтелекту дозволили моделям імітувати людські здібності в обробці зображень і тексту, але брак пояснюваності створює ризики і обмежує впровадження. Такі критичні сфери, як охорона здоров'я та фінанси, значною мірою покладаються на табличні дані, що підкреслює потребу в прозорих моделях прийняття рішень.

Панування ResNet: Нова ера з трансформаторами бачення

Комп'ютерний зір еволюціонував від маленьких піксельних зображень до створення зображень високої роздільної здатності на основі описів, причому менші моделі покращують продуктивність у таких сферах, як фотографування смартфонів та автономні транспортні засоби. Модель ResNet домінує в комп'ютерному зорі вже майже вісім років, але з'являються нові розробки, такі як Vision Transformer (ViT), що д...

Розкриття можливостей графічного та геометричного ML: ідеї та інновації на 2024 рік

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.

Супергеройська сила 2D пакетної нормалізації в глибокому навчанні

Глибинне навчання (ГН) зробило революцію в згорткових нейронних мережах (ЗНМ) і генеративному ШІ, а пакетна нормалізація 2D (BN2D) стала супергеройською технікою, яка покращує збіжність навчання моделей і продуктивність висновків. BN2D нормалізує розмірні дані, запобігаючи внутрішнім коваріаційним зсувам і сприяючи швидшій збіжності, дозволяючи мережі зосередитися на вивченні складних характер...

Оптимізація глобальних мереж: Розкриття архітектури для реалістичної генерації синтетичних даних

Генеративні змагальні мережі (GAN) привернули увагу завдяки своїй здатності генерувати реалістичні синтетичні дані, а також через їх зловживання при створенні глибоких фейків. Унікальна архітектура GAN включає генеративну мережу та мережу суперників, які навчаються досягати протилежних цілей за допомогою дворівневої оптимізації.

Революція в гольфі: хмарне відстеження м'яча виводить PGA TOUR на нові висоти

PGA TOUR розробляє систему відстеження положення м'яча наступного покоління, яка використовує комп'ютерний зір і методи машинного навчання для визначення місцезнаходження м'ячів для гольфу на паттінг-гріні. Система, розроблена Інноваційним центром Amazon Generative AI, успішно відстежує положення м'яча та прогнозує координати його спокою.

Вдосконалення нейронних мереж: Розкриття можливостей абляційного тестування

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.

Розкриваючи силу гармоній: Основи вивчення дискретних даних

На початку 00-х Джефф Хінтон представив алгоритм контрастної дивергенції, що дозволяє навчати обмежену машину Больцмана. Гармонії, або обмежені машини Больцмана, - це нейронні мережі, що працюють з бінарними даними, з видимими і прихованими блоками, і є корисними для моделювання дискретних даних.

Прискорення глибокого навчання: Вивільнення сили імпульсу, AdaGrad, RMSProp та Adam

У цій статті досліджуються методи прискорення в нейронних мережах, підкреслюється необхідність швидшого навчання через складність моделей глибокого навчання. Вона вводить поняття градієнтного спуску та висвітлює обмеження його повільної швидкості збіжності. Потім у статті представлено алгоритм оптимізації Momentum, який використовує експоненціально ковзну середню для досягнення швидшої збіжності.

Ефективне доналаштування за допомогою LoRA: революційна адаптація великих моделей

LoRA - це ефективний метод точного налаштування великих моделей, що дозволяє зменшити обчислювальні ресурси та час. Завдяки декомпозиції матриці оновлень LoRA пропонує такі переваги, як менший обсяг пам'яті, швидше навчання, можливість використання меншого апаратного забезпечення та масштабованість до більших моделей.

Революційний рендеринг у реальному часі: DLSS 3.5 виводить рендеринг D5 на нові висоти

NVIDIA Studio представляє DLSS 3.5 для реалістичної візуалізації з трасуванням променів у D5 Render, покращуючи досвід редагування та підвищуючи частоту кадрів. Відомий художник Майкл Гілмор (Michael Gilmour) демонструє приголомшливі зимові країни чудес у довгих відео, пропонуючи глядачам спокій і розслаблення.

Створіть власний спортзал для АІ: Занурення в глибоке Q-навчання

Пориньте у світ штучного інтелекту - створіть з нуля тренажерний зал для навчання з глибоким підкріпленням. Отримайте практичний досвід і розробіть власний тренажерний зал, щоб навчити агента вирішувати прості завдання, закладаючи фундамент для більш складних середовищ і систем.

Від слів до реальності: Зростання покоління "текст - САПР

Розвиток технологій перетворення тексту в зображення на основі штучного інтелекту призвів до появи великої кількості зображень низької якості, що викликало скептицизм і дезорієнтацію. Однак з'явилося нове явище - перетворення тексту в САПР за допомогою ШІ, в якому лідирують такі великі гравці, як Autodesk, Google, OpenAI та NVIDIA.

Розкриття можливостей класичних обчислень у нейронних мережах

У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.

Створення інтерактивних веб-інтерфейсів для магістрів за допомогою Amazon SageMaker JumpStart

У статті обговорюється запуск ChatGPT і зростання популярності генеративного ШІ. Висвітлюється створення веб-інтерфейсу під назвою Chat Studio для взаємодії з фундаментальними моделями в Amazon SageMaker JumpStart, включаючи Llama 2 і Stable Diffusion. Це рішення дозволяє користувачам швидко випробувати розмовний ШІ та покращити користувацький досвід завдяки інтеграції з медіа.

Mixtral 8x7B: французький штучний інтелект, який кидає виклик OpenAI

Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.

Топ відео для перегляду: