Why Do Machine Learning Models Die In Silence?
Чому моделі машинного навчання вмирають мовчки?
Критичною проблемою для компаній під час інтеграції машинного навчання у свої бізнес-процеси є нерозуміння, чому через деякий час вони не працюють добре. Причиною називають дрейф концепції. Стаття за посиланням є інформаційним посібником, щоб добре зрозуміти концепцію.
China created an AI ’Prosecutor’ that can charge people with crimes
У сценарії, який є частиною «Робокопа» та частиною «Звіту про меншини», дослідники з Китаю створили штучний інтелект, який, як повідомляється, може ідентифікувати злочини та висувати звинувачення проти злочинців.
Як повідомляє South China Morning Post, штучний інтелект був розроблений і випробуваний Народною прокуратурою Шанхая Пудун, найбільшою районною прокуратурою країни. Він може висунути звинувачення з більш ніж 97-відсотковою точністю на основі опису підозрюваної кримінальної справи.
DALL-E image generator is now open to everyone
Якщо ви дуже хотіли спробувати інструмент синтезу зображень OpenAI, але не отримали запрошення, це ваш шанс. Сьогодні OpenAI оголосила, що видалила список очікування для своєї служби створення зображень DALL-E AI. Це означає, що кожен може зареєструватися та використовувати його.
DALL-E — це модель синтезу зображень із глибоким навчанням, яка була навчена на сотнях мільйонів зображень, отриманих з Інтернету. Він використовує техніку під назвою латентна дифузія, щоб вивчати асоціації між словами та зображеннями. У результаті користувачі DALL-E можуть вводити текстовий опис, який називається підказкою, і бачити його візуально у вигляді зображення розміром 1024 × 1024 пікселів у майже будь-якому художньому стилі.
Mastering the Complexity of Human Language: What Role Does NLP Play?
Можливості штучного інтелекту (AI) призвели до революційних досягнень у різних секторах, включаючи банківську справу, комунікації та роздрібну торгівлю. Оскільки можливості штучного інтелекту продовжують розширюватися, все більше компаній звертають на це увагу: згідно з нещодавнім звітом IDC, за прогнозами галузь роздрібної торгівлі перевершить банки, коли справа доходить до інвестицій у технології ШІ. Однак системам штучного інтелекту ще належить освоїти ключовий фактор спілкування з клієнтами, незважаючи на їхні потужні можливості: складність людської мови. Стаття розкриває роль NLP у подоланні цієї проблеми.
This AI-powered art app lets you paint pictures with words
Здібності штучного інтелекту до оволодіння реальністю були дедалі активнішими протягом останнього десятиліття. У нас були 3D-діорами на основі комп’ютерного зору; перенесення в авангардний стиль; вірусне фотореалістичне налаштування селфі, редагування селфі, заміна обличчя та – часто – дипфейки; і багато несерйозних (і веселих) розваг із фільтрами для селфі (о, мультяшний об’єктив «Disneyfying»!) між ними.
Канадський стартап Wombo нещодавно запустив додаток під назвою Dream (iOS і Android), який використовує AI для створення так званих «творів мистецтва» на основі ключові слова (наприклад, «A terrifying tree»). Серед безлічі інших інструментів штучного інтелекту для створення зображень на основі GAN, Wombo, здається, вдалось найшвидше впровадити та монетизувати цю технологію.