» Håll dig ajour kring AI · En AI-skapad och ständigt föränderlig nyhetstidning om AI. Idag har vår robot sammanfattat 215 nyhetshändelser. Upptäck gärna vår kurs AI på jobbet förresten. «
Paradigm är ett begrepp som beskriver de grundläggande antaganden, värderingar, metoder och övertygelser som delas av en grupp människor, ofta inom ett visst vetenskapligt eller kulturellt område. Ett paradigm fungerar som en ram för hur vi förstår och tolkar verkligheten. När nya idéer och upptäckter utmanar det etablerade paradigmets grundläggande antaganden kan det leda till en paradigmskifte, där den gamla världsbilden ersätts av en ny. Paradigm kan även användas för att beskriva dominerande tankesätt eller mönster inom organisationer och samhällen.
Senaste nytt kring Paradigm
TCS investerar i GenAI, ny energi och kompetensutveckling
I ett brev till aktieägarna reflekterar N Chandrasekaran, ordförande för Tata Consultancy Services (TCS) Limited, över företagets starka prestationer under räkenskapsåret 2024. Han betonar företagets omfattande tillväxt och operativa framgång, med rekordintäkter och en branschledande driftsmarginal. Chandrasekaran belyser den centrala roll som GenAI-teknik spelar för att forma framtida affärslandskap och driver betydande sektorsövergripande förändringar. TCS investerar strategiskt i dessa områden, bygger expertis inom GenAI, gröna teknologier och 5G/6G-infrastruktur.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Ola-grundaren utmanar OpenAI: ´Indiska företag kan bygga produkter som ChatGPT´
Ola-grundaren Bhavish Aggarwal har utmanat OpenAI-grundaren Sam Altman efter hans uttalande att indiska företag inte kan bygga produkter som ChatGPT. Aggarwal svarade på en fråga om att förbättra AI-adoptionen vid DevSparks 2024 och sade att västerländska datorföretag får dig att tro att AI är svårt att göra. Han nämnde att OpenAI:s VD Altman hade sagt att indier inte skulle kunna skapa en produkt som ChatGPT. ´Vi kommer att visa dem hur man gör det,´ sade Aggarwal. Han kommenterade också att hans AI-startup Krutrim måste komma ikapp med ChatGPT.
Anthropic utmanar ChatGPT med ny AI, Claude 3, stödd av Amazon
Anthropic har, med stöd från Amazon, lanserat sin senaste AI, Claude 3, direkt till iPhone-användare. Detta markerar en betydande milstolpe då Claude AI positionerar sig som en direkt konkurrent till OpenAI:s ChatGPT. Anthropic har snabbt blivit en framstående aktör inom AI-utveckling, tack vare stora investeringar från teknikjättar som Amazon och Google. Företaget har lanserat tre avancerade modeller under Claude 3-serien - Opus, Sonnet och Haiku - var och en utformad för att förbättra olika aspekter av digital interaktion och automation. Anthropic samarbetar med Amazon, vilket har inneburit en investering på 4 miljarder dollar.
Nvidia förvärvar israeliska AI-företaget Deci för $300 miljoner
Nvidia har kommit överens om att förvärva det israeliska artificiella intelligensföretaget Deci för en uppskattad summa av 300 miljoner dollar. Förvärvet är föremål för regulatoriskt godkännande och förväntas slutföras under andra kvartalet. Deci, som grundades 2019, erbjuder en plattform för utveckling av djupinlärning som hjälper AI-utvecklare att bygga, optimera och distribuera AI-modeller till alla miljöer. Deci har tidigare säkrat totalt 55,1 miljoner dollar i finansiering. Detta förvärv följer Nvidias köp av Run:ai, vilket gör det till företagets andra förvärv av ett israeliskt AI-företag på en vecka.
OpenAI VD Sam Altman diskuterar AI och entreprenörskap vid Harvard-evenemang
OpenAI VD Sam Altman diskuterade sin resa som entreprenör och framtiden för artificiell intelligens vid ett evenemang på Memorial Church. Skolans dekan David C. Parkes presenterade Altman med ´Xfund Experiment Cup´, ett symboliskt pris tilldelat av företaget till ´extraordinära grundare från världens bästa universitet´. Evenemanget modererades av Xfund medgrundare Patrick S. Chung och organiserades av Xfund, Harvard Business School och SEAS. Efter diskussionen bedömde Altman startup-pitchar från åtta förvalda studentteam, med vinnaren som mottog en investering på 100 000 dollar från Xfund. Altman varnade också för att vetenskaplig utveckling kan innebära faror.
Experter betonar människans roll i AI-landskapet vid Digital Rights and Inclusion Forum
Experter betonar vikten av att människor utnyttjar sina unika attribut som intuition, resonemang och minne för att behålla relevans i det utvecklande AI-landskapet. Vid det 11:e Digital Rights and Inclusion Forum (DRIF24) i Accra diskuterades AI:s potential att driva lokal ekonomisk tillväxt och förbättra Afrikas globala ställning. Joshua Opoku Agyeman, ordförande för IOT Network Hub - Africa, betonar vikten av att människor utnyttjar sin fantasi, intuition och resonemangsförmåga för att behålla en konkurrensfördel över AI-verktyg. Sani Suleiman från Paradigm Initiative betonar att det finns gott om möjligheter inom AI och betonar vikten av att engagera alla relevanta intressenter i utvecklingen av AI-policyer och regler.
Ny metod för att förträna synmodeller på storskaliga bild-textdata presenteras
Ett forskarteam har presenterat en ny metod, kallad CatLIP (Categorical Loss for Image-text Pre-training), för att förträna synmodeller på storskaliga bild-textdata på ett svagt övervakat sätt. CatLIP löser avvägningen mellan effektivitet och skalbarhet på storskaliga bild-textdataset med svag etikettering genom att utvinna etiketter från textbildtexter. Metoden underhåller prestandan på efterföljande uppgifter som ImageNet-1k-klassificering och är mycket mer effektiv att träna än CLIP. CatLIP presterar bättre med data- och modellskalning och när modellen tränas under längre tid än med konventionella kontrastiva inlärningstekniker.
Framsteg inom förståelsen av hur neurala oscillationer kodar rörelseriktning
En studie har undersökt hur neurala oscillationer kodar rörelseriktning, med fokus på om rörelser kan förutsägas från en rad oscillerande funktioner registrerade under eller till och med före utförandet. Forskarna använde en maskininlärningsmetod för att mäta framgångsgraden för varje oscillerande hjärnfunktion i att förutsäga rörelseriktning. Resultaten visade att riktningen för kommande rörelser kan förutsägas med en noggrannhet på upp till 86% från neurala signaler insamlade under fördröjningsperioden, vilket är lika framgångsrikt som med data insamlade under själva rörelseutförandet.
Forskare introducerar Privacy-Preserving Training-as-a-Service (PTaaS) för on-device intelligens
On-device intelligens (ODI) är en ny teknik som kombinerar mobil databehandling och AI. Trots dess potential finns det utmaningar med avcentraliserade användardata och integritetsfrågor. Forskare har föreslagit metoder för att balansera AI-utbildningsbehov med enhetsbegränsningar för att optimera ODI: s potential. Forskare från IEEE introducerar Privacy-Preserving Training-as-a-Service (PTaaS), en robust paradigm som erbjuder integritetsvänlig AI-modellträning för slutanvändarenheter. PTaaS delegerar kärnutbildning till fjärrservrar, skapar anpassade on-device-modeller från anonyma förfrågningar för att upprätthålla datasekretess och lindra enhetsberäkningsbördan.
Gen-AI revolutionerar rekryteringsindustrin
I den ständigt föränderliga landskapet för jobbsökning och rekrytering gör en ny teknik vågor med löftet om att revolutionera industrin: Generativ Artificiell Intelligens, eller Gen-AI. I rekryteringsindustrin förvandlar denna banbrytande teknik inte bara hur vi ansöker om jobb utan omdefinierar också hela naturen av professionellt nätverkande och anställning. Gen-AI-plattformar som Chat-GPT, Gemini-AI m.fl. har gjort det lätt för arbetsgivare att skapa jobbbeskrivningar med AI, vilket bara kräver grundläggande information om jobbrollen. Gen-AI-algoritmer analyserar stora mängder data för att matcha kandidater med roller som passar inte bara deras färdigheter och erfarenheter utan också deras karriärsträvanden och kulturella preferenser. Gen-AI gräver djupare än traditionella CV:n, skapar helhetliga profiler som visar en kandidats mjuka färdigheter, personlighetsdrag och till och med inlärningspotential. En av de mest betydande effekterna av Gen-AI är dess potential att förbättra mångfald och inkludering på arbetsplatsen. Genom att eliminera omedvetna fördomar från rekryteringsprocessen skapar Gen-AI en jämn spelplan där talang och meritokrati regerar högsta. Framtiden för talanganskaffning ses som ett synergistiskt partnerskap mellan mänskliga rekryterare och AI-teknologier.
Forskare föreslår ABC-notation för att förbättra AI-musikgenerering
Ett forskarteam, inklusive M-A-P, University of Waterloo, HKUST, University of Manchester, föreslår att integrera ABC-notation för att förbättra AI-musikgenerering. ABC-notationens läsbarhet och strukturella sammanhang framhävs som ett sätt att förbättra musikaliska representationer. Genom att finjustera stora språkmodeller (LLM) med ABC-notation och använda tekniker som instruktionstuning, strävar forskarna efter att höja modellernas musikaliska produktion. De föreslår också en standardiserad träningsmetod anpassad för symboliska musikgenereringsuppgifter. Genom att använda transformer decoder-only-arkitektur hoppas de att hantera skillnader i representationen av musikaliska åtgärder.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Träna Llama 3 med ORPO-teknik för förbättrad prestanda
ORPO är en ny finjusteringsteknik som kombinerar traditionell övervakad finjustering och preferensanpassning i en enda process. Detta minskar de beräkningsresurser och tid som krävs för träning. Empiriska resultat visar att ORPO överträffar andra anpassningsmetoder på olika modellstorlekar och mätvärden. I denna artikel kommer vi att finjustera den nya Llama 3 8B-modellen med ORPO med hjälp av TRL-biblioteket. Koden finns tillgänglig på Google Colab och i LLM-kursen på GitHub.
Telekomindustrin anpassar sig till AI och etiska överväganden
För att bli en AI-inriktad telekomorganisation krävs en strategisk vision, ledningsåtagande och en plan för AI-adoption. Generative AI (GenAI) har visat sig vara ett kraftfullt paradigm inom AI. GenAI-modeller skapar nytt innehåll, simulerar naturligt språk och genererar kreativa resultat. Telekomindustrins adoption av GenAI påverkas av en komplex reglerande miljö. EU spelar en central roll i att forma AI-regleringar, vilket kräver att telekomföretag följer riktlinjer som prioriterar transparens, rättvisa och ansvar. Telekomföretag står inför utmaningar som att säkerställa datakvalitet, integrera med befintliga system, brist på kvalificerade AI-proffs och behovet av att hantera säkerhets- och integritetsfrågor. Lösningar inkluderar att implementera robusta datastyrningsrutiner, utveckla API:er för smidig integration, investera i AI-expertis genom utbildning och anställning, och säkerställa överensstämmelse med regler som GDPR.
273 Ventures utvecklar KL3M, den första LLM specifikt för juridiska marknaden
Kelvin Large Language Model (KL3M), utvecklat av 273 Ventures, är det första Large Language Model (LLM) som byggts helt från grunden specifikt för den juridiska marknaden. Det är också det första LLM som tränats helt på ren, lagligt tillåten data och certifierats som sådant av organisationen Fairly Trained. Jillian Bommarito, riskchef på 273 Ventures, var delaktig i utvecklingen av KL3M och datamängden som används för att träna det, samt övervakade processen att tjäna KL3M dess Fairly Trained-certifiering.
Naveen Rao diskuterar AI:s framtid och påverkan på chippdesign i podcast
Naveen Rao, som har grundat AI-företagen Nervana Systems och MosaicML och nu är vice VD för generativ AI på Databricks, diskuterar den stora språkmodellens (LLM) påverkan på chippdesign och programvaruuppdateringscykler i en podcast. Han tror att transformer-tekniken är bra för hårdvaruleverantörer och förutspår ökad konkurrens. Han kommenterar också utbildning inom AI och behovet av verktyg som förenklar processen för mindre infrastrukturteam. Rao tror att framtidens utveckling kommer att kräva modifiering av den nuvarande paradigm.
ChatGPT: En AI-chatbot som revolutionerar kundtjänstlandskapet
ChatGPT är en AI-chatbot som lovar att revolutionera kundtjänstlandskapet genom att erbjuda omedelbara, korrekta och personliga svar. ChatGPT använder artificiell intelligens för att förstå och behandla kundförfrågningar på ett mänskligt sätt. Den kan tillhandahålla skräddarsydda lösningar med lätthet och är inte bara effektiv, utan också personlig, vilket bidrar till att bygga varumärkeslojalitet. ChatGPT är inte bara en del av kundtjänstkonstellationen, den är en supernova av serviceinnovation och framtiden för digitala interaktioner.
Ark Investment Management investerar i OpenAI
Ark Investment Management, ledd av Cathie Wood, har förvärvat en andel i AI-företaget OpenAI. Detta markerar Arks förtroende för AI-teknologins potential att omvandla tekniklandskapet. Ark Venture Fund, med tillgångar på $54 miljoner, har införlivat OpenAI i sin diversifierade portfölj. Investeringen i OpenAI utgör cirka 4% av deras venturefond. Det kompletterar en liknande investering i Anthropic, vilket tyder på ett brett engagemang för AI-sektorn. Brett Winton, Arks Chief Futurist, förväntar sig att företag som utvecklar grundläggande AI-modeller kan nå ett marknadsvärde på $16 biljoner till 2030.
Info-Tech Research Group har släppt en ny rapport som skisserar strategier för tillverkare att utnyttja generativ artificiell intelligens (Gen AI) och digitala tvillingar för att förbättra precision, förutsägbarhet och framsteg inom tillverkning. Rapporten identifierar flera hinder för tillverkningssektorn, inklusive kompatibiliteten att integrera nya teknologier med befintliga system. Fördelarna med att använda Gen AI och digitala tvillingar inkluderar förbättrad analys, optimerad prestanda, förbättrat beslutsfattande, förbättrad motståndskraft, förbättrad modellering, riskhantering, snabba förändringar och hållbarhets- och avfallsreduktion.
AI-kommunikationens digitala renässans: ChatGPT och JavaScript
AI är inte längre science fiction, särskilt med verktyg som ChatGPT och JavaScript tillgängliga. Utvecklare som vill utforska AI-drivna röstassistenter har nu ett kraftfullt verktyg som kan förändra människa-datorinteraktion. Fusionen av ChatGPT, en variant av den toppmoderna GPT-3-tekniken, med JavaScripts mångsidighet, ger utvecklare möjlighet att skapa röstassistenter som inte bara förstår, utan också svarar skarpt på mänskliga nyanser. Dessa verktyg öppnar upp en myriad av möjligheter för banbrytande utvecklare redo att utmana det befintliga paradigm.
Galeon: Innovativt kryptoprojekt som utnyttjar AI för att revolutionera hälsovården
Galeon är ett kryptoprojekt som främjas av Agenas (Nationella byrån för regionala hälsovårdstjänster) och syftar till att revolutionera hälsovården i samhällshem genom användning av artificiell intelligens. Projektet syftar till att förenkla diagnos och behandlingsaktiviteter, förbättra proaktiv förvaltning och befolkningens välbefinnande genom nya vårdmetoder, och anpassa vård för att främja kontinuitet i assistansen. Galeon-token kan handlas på både decentraliserade och centraliserade kryptobörser, med den mest populära börsen för Galeon är PancakeSwap (v2). Galeon har nyligen meddelat en finansiering på 500 000 euro för läkemedelsåteranvändning, och uppmanar läkare och forskare som observerat potentiell läkemedelsåteranvändning att ansöka.
Transformers revolutionerar NLP-fältet
Transformers har förändrat NLP-fältet de senaste åren, med LLM:er som OpenAI´s GPT-serie, BERT och Claude Series. De introducerade en ny paradigm för att bygga modeller som förstår och genererar mänskligt språk med oöverträffad noggrannhet och flyt. Transformer-modellen introducerades i forskningsartikeln ´Attention is All You Need´ av Vaswani et al. 2017. Nyckelaspekten av transformer är uppmärksamhetsmekanismen, vilket gör att modellen kan väga betydelsen av olika ord i en mening oavsett deras positionella avstånd. Utbildning av LLM:er innebär flera steg, från datavälvning till finjustering, och kräver stora datamängder och beräkningsresurser.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Info-Tech Research Group lanserar resurs för generativ AI och digitala tvillingar inom tillverkningsindustrin
Info-Tech Research Group har lanserat en ny industriresurs om generativ AI och digitala tvillingar för att hjälpa tillverkningsledare att förstå hur man bäst kan dra nytta av dessa teknologier. Företagets blåkopia beskriver hur integrationen av generativ AI med digitala tvillingar kan omvandla tillverkningsindustrin och ger insikter om både möjligheter till innovation och utmaningar med adoption. Resursen skisserar strategier för att förbättra precision, förutsägbarhet och framsteg inom tillverkning och utforskar framväxande transformativa branschmöjligheter.
Ny AI-modell ´ReALM´ lovar att göra Siri smartare och mer effektiv
Ett nytt paradigm inom artificiell intelligens, kallat ´Kingdom´ eller ´ReALM´ (referensnoggrannhet som språkmodellering), lovar att revolutionera AI-funktionerna. Det syftar till att göra Siri smartare genom att förstå ´entiteter´ på användarens skärm, samt konversationer och bakgrundsprocesser, vilket gör att assistenten kan svara mer exakt. En nyligen publicerad studie visar att ReALM kan överträffa befintliga system, vilket stöder dess effektivitet i att förbättra Siris användbarhet genom avancerad språkmodellering. ReALM presterar bättre än GPT-4 trots färre parametrar och utan förmågan att sätta bilder i kontext. Nyheter relaterade till dessa teknologier förväntas presenteras vid WWDC24 i juni.
Förstärkningsinlärning: En omfattande utforskning av intelligent beslutsfattande
Inom området för artificiell intelligens är få paradigm lika lovande och spännande som förstärkningsinlärning (RL). Denna dynamiska och mångsidiga metod för maskininlärning möjliggör att agenter lär sig optimala beteenden genom försök och misstag, vilket efterliknar hur människor och djur lär sig av sina erfarenheter. I takt med att AI:s kapabiliteter fortsätter att utvecklas, blir betydelsen av förstärkningsinlärning för att forma framtiden för intelligent beslutsfattande inom olika områden allt mer uppenbar. Denna artikel syftar till att fördjupa sig i förstärkningsinlärningens komplexitet, dess tillämpningar, utmaningar och framtida riktningar.
Microsoft förbättrar säkerheten för Azure AI-plattformen med avancerat verktygskit
Microsoft har lanserat ett avancerat verktygskit för att förbättra säkerheten för Azure AI-plattformen. Verktygen, som är utformade av Sarah Bind, huvudproduktchef för Microsoft Sentient AI Initiative, syftar till att hantera riskerna med att använda AI-aktiverade applikationer. De nya säkerhetsåtgärderna skyddar Azure AI från hot, ger skyddade svar och skyddar mot främjande och dold skadlig promptinjektion utan att specifika röda team behövs. Dessutom kommer Azure-kunder att kunna anpassa sina inställningar genom att inkludera eller utesluta innehåll som är könsbiaserat, hatiskt tal och annat nedvärderande innehåll som överensstämmer med deras specifika behov.
AI och marknadsföring i en era utan cookies: Intervju med Peter Ibarra från Amperity
Med tredjepartscookies snart i slutet av sin era, rusar annonsörer och förläggare för att inkludera Artificiell Intelligens (AI) i sin annons- och marknadsföringsteknik. AI har blivit kärnan i framgångsrika digitala kampanjer de senaste åren. AI-verktyg används för att skapa personliga marknadsföringskampanjer som hjälper marknadsförare att orkestrera en störningsfri kundresa över flera kanaler. Peter Ibarra, chef för adtech-lösningar på Amperity, diskuterar hur företag behöver förbereda sig för detta år för att förbereda sig för tredjepartscookies, konsumentdataskydd och AI: s roll i en cookie-less era.
Ny studie presenterar ´Collective AI´ som framtidens AI-paradigm
En studie publicerad i Nature Machine Intelligence av ett team forskare, inklusive Dr. Andrea Soltoggio från Loughborough University, beskriver framsteg inom AI-forskning och presenterar ett nytt paradigm kallat ´Collective AI´. Denna koncept innebär att individuella AI-enheter kontinuerligt skaffar kunskap och samarbetar för att dela den, likt en kollektiv hjärna. Collective AI kan revolutionera hur maskiner lär sig och interagerar, och möjliggöra mångsidiga, robusta och miljövänliga AI-lösningar. Användningsområdena för Collective AI är omfattande, från förbättrad cybersäkerhet till anpassningsbara katastrofresponsrobotar och skräddarsydda medicinska behandlingar.
Microsoft och University of Washington utvecklar nytt ramverk för textmining
Forskare från Microsoft Corporation och University of Washington har presenterat TnT-LLM, ett nytt ramverk för textmining. TnT-LLM är en tvåstegsmodell som använder fördelarna med att träna efter stora språkmodeller (LLMs) i båda stegen för att generera taxonomier och klassificera texter. Forskarna kommer först upp med en nollskotts flerstegs resonemangsmetod för taxonomiskapandefasen. Denna metod berättar för en LLM att skapa och förbättra en etiketttaxonomi för ett specifikt användningsfall (såsom avsiktsdetektering) upprepade gånger baserat på korpusen. Sedan använder de LLMs som dataförstärkningar för klassificering av texter. Denna metod kan enkelt anpassas till olika användningsfall och textkorpusar med minimal mänsklig inblandning. Forskarna planerar att vidare undersöka hybridmetoder som kombinerar LLMs med inbäddningsbaserade metoder för att öka ramverkets hastighet, effektivitet och motståndskraft.
OpenAI:s VD Sam Altman vill förändra sökupplevelsen
AltaVista, Lycos och Yahoo var en gång de mest populära sökmotorerna. Sedan kom Google och har sedan 2002 dominerat marknaden med 91,6% av den globala marknadsandelen för sökningar. OpenAI:s VD Sam Altman tror att det skulle vara cool att integrera LLMs och sökning, vilket skulle förändra hur människor söker och tänker på det. Han kallar den nuvarande Google-sökupplevelsen för tråkig och vill inte kopiera Googles modell, utan snarare uppfinna sökning på nytt. OpenAI vill inte göra vad Google gör, men Altman tror att OpenAI kan göra LLMs + Sök på en hög nivå.
Diskussion på Reddit om utmärkta exempel på programvarudesign inom maskininlärning
En nylig diskussion på Reddit har belyst flera framstående maskininlärningsprojekt och deras programvarudesign. Användare föreslog ´Beyond Jupyter´, en guide för att förbättra mjukvaruarkitektur inom maskininlärning. ´Scikit-learn´ framhölls som ett exempel på intuitiv design tack vare dess fit/predict-paradigm. Inom datorseende föreslog en användare ´Easy Few-Shot Learning´, som gör det lättare att börja med klassificering av få-skottsbilder. Diskussionen framhävde också ´Google big_vision´ och ´nanoGPT´ som värdefulla resurser. Diskussionen har erbjudit en plattform för att undersöka väl genomtänkta maskininlärningskodbaser och lära sig om de vägledande idéer som gör dem framgångsrika.
Python Deep Learning: en guide till djupinlärning nu tillgänglig gratis
Djupinlärningsfältet har utvecklats snabbt nyligen och täcker idag ett brett spektrum av applikationer. Boken Python Deep Learning kommer att guida dig från grunderna i neurala nätverk till dagens mest avancerade stora språkmodeller. Boken introducerar huvudkoncept och paradigm inom maskininlärning, täcker de matematiska grunderna, strukturen och träningsalgoritmerna för neurala nätverk och dyker in i djupinlärningens kärna. Boken är normalt prissatt till $39,99 men är nu tillgänglig gratis till den 13 mars.
AI-baserad chattbot förbättrar sitt svarssystem
Den välkända AI-baserade chattboten, ChatGPT, som bygger på GPT:s transformeringsarkitektur, använder tekniken Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). RLHF är en allt viktigare metod för att utnyttja potentialen hos förtränade stora språkmodeller för att generera mer hjälpsamma och sanningsenliga svar som ligger i linje med mänskliga preferenser. Ny forskning från NVIDIA och University of Maryland har syftat till att mildra belöningshackning genom att undersöka hur RL-algoritmer och incitamentsmodeller påverkar utförlighet och prestanda. Forskarna presenterade en utvärderingsteknik för att jämföra olika utbildningsuppsättningar och räkna med bias i modellbaserade utvärderingar.
OpenAI lanserar GPT-4 med bildinmatningsfunktion
OpenAI har lanserat sin multimodala språkmodell, GPT-4, som nu kan ta emot bilder som indata. Tidigare kunde ChatGPT endast tränas med textinmatning, men tekniska framsteg har förändrat detta. Nu har ChatGPT Plus-användare möjlighet att mata in bilder i tjänsten. GPT-4 kan ta emot ett unikt bildinmatning tillsammans med en uppsättning tydliga instruktioner, frågor eller åsikter och returnera ett strukturerat svar som använder båda datamängderna som indata. Detta kan till exempel användas för att utveckla avancerade affärsstrategier baserade på grafer eller data.
Maskininlärning och MLOps: En nyckel till framgång för AI-drivna företag
Maskininlärning (ML) är en kraftfull teknologi som kan lösa komplexa problem och leverera kundvärde. Men ML-modeller är utmanande att utveckla och distribuera. Detta är varför Machine Learning Operations (MLOps) har framträtt som ett paradigm för att erbjuda skalbara och mätbara värden till artificiell intelligens (AI) drivna företag. MLOps automatiserar och förenklar ML-arbetsflöden och distributioner. MLOps gör ML-modeller snabbare, säkrare och mer tillförlitliga i produktion. MLOps förbättrar också samarbetet och kommunikationen mellan intressenter. Men mer än MLOps behövs för en ny typ av ML-modell som kallas Large Language Models (LLMs).
En kort historik över tänkande maskiner
Ursprunget till maskininlärning spårar tillbaka åtta decennier till en banbrytande artikel från 1943 av neurovetenskapsmannen Warren McCulloch och logikern Walter Pitts. Deras arbete, som publicerades i Bulletin of Mathematical Biophysics, presenterade den första matematiska modellen av ett artificiellt neuralt nätverk. Trots att det initialt fick lite uppmärksamhet, har detta grundläggande arbete haft en djupgående inverkan på maskininlärningens utveckling. McCulloch och Pitts översatte den massiva parallellismen av mänskligt tänkande till ett elegant beräkningsparadigm. Deras arbete har haft en enorm inverkan på områden som artificiell intelligens, modellering av komplexa system och tidig kybernetik.
Företag kämpar för att dra full nytta av AI, enligt Cisco-rapport
Enligt den första Cisco AI Readiness Index känner 97% av höga företagsledare ökat tryck på att implementera AI-drivna teknologier. Detta tryck kommer oftast uppifrån, inklusive från styrelsen. Tyvärr överstiger de ambitiösa kraven ofta företagens interna förmåga att genomföra dem. Hela 86% av företagen är inte redo att dra full nytta av AI, oavsett hur mycket de vill utnyttja det. Den plötsliga demokratiseringen av generativ AI har lämnat företag i sticket när det gäller talang, kunskapsluckor och otillräcklig beräkningskapacitet, säger Shubha Pant, vice VD för AI/ML på Outshift by Cisco.
Kina godkänner årets första sats av stora språkmodeller för AI
Kina har godkänt årets första sats av stora språkmodeller (LLM) - tekniken som används för att träna ChatGPT och liknande tjänster. Totalt 14 LLM och företagsapplikationer har nyligen fått grönt ljus av myndigheterna för kommersiellt bruk. Bland dessa finns smarttelefonjätten Xiaomi, AI-specialisten Beijing Fourth Paradigm Technology Co och teknikföretaget 01.AI, som grundades av riskkapitalisten Lee Kai-fu. Start-up företaget Frontis.AI, som grundades 2021 av den tidigare seniora vicepresidenten för JD.com, Zhou Bowen, fick godkännanden i januari för sina LLM ´Pinshang´ och ´Moxiaoxian´.
Bemästra AI-kommunikation: Strategier för ChatGPT för yrkesverksamma inom teknik och medicin
Artikeln handlar om att bemästra AI-kommunikation genom olika ramverk för att förbättra interaktioner med ChatGPT, särskilt för yrkesverksamma inom teknik och medicin. Författaren delar insikter om strukturerade prompt ramverk – RTF, RISEN, RODES och Chain of Density – för att förvandla ChatGPT-sessioner från standard till spektakulära. RTF-ramverket (Roll, Uppgift, Format) hjälper till att effektivisera kommunikationen. RISEN-ramverket ger en taktisk guide genom komplexa AI-interaktioner. RODES-ramverket hjälper till att skapa innehåll som resonerar djupt. Chain of Density är ett paradigm för innehållsförfining.
UPS övervinner utmaningar och lyckas med maskininlärning
Artikeln diskuterar de utmaningar och framgångar som United Parcel Service (UPS) upplevde när de implementerade maskininlärning för att förbättra sina affärsverksamheter. Trots att maskininlärning är en kraftfull teknik, är det notoriskt svårt att lansera och utanför ett fåtal ledande företag misslyckas ofta maskininlärning med att förbättra affärsverksamheten. UPS lyckades dock med att implementera maskininlärning för att förbättra sin paketleveransprocess, vilket resulterade i miljontals sparade körsträckor. Artikeln betonar vikten av att hantera förändringar effektivt för att framgångsrikt implementera maskininlärning i en organisation.
AI-genererade filmer mindre än två år bort
Inom mindre än två år kommer filmer genererade av AI att vara ett faktum, vilket kommer att förändra hur vi konsumerar innehåll. Genom kraftfulla multimodala AI-modeller, baserade på träningsdatapunkter i triljontals, kommer vi snart att se filmer och seriebaserat innehåll som känns som det verkliga - med övertygande handlingar, manus, filmfotografi och övertygande skådespelare - helt skapade av AI. Detta kommer att förändra hur vi konsumerar innehåll och vad videoströmningsplattformar måste göra för att överleva i ett nytt paradigm.
Varför jag övergav min lönsamma karriär för att lära mig AI från noll
Artikelförfattaren beskriver sin resa från att vara en total nybörjare inom teknik till att lära sig om artificiell intelligens (AI). Han förklarar hur AI är ´bara en annan´ datoralgoritm, men att ny teknik har tillåtit AI att bryta ´input + algoritm = output´-regeln och göra maskiner ´kreativa´. Denna kreativitet har redan överträffat människor i vissa fall och driver vetenskapliga och tekniska innovationer i en exponentiell takt. Denna kreativa potential kan användas för att öka eller minska människors välbefinnande totalt sett, och ingen vet säkert vad som kommer att hända.
GenAI-baserade verktyg förväntas skriva 70% av mjukvarutester till 2028, enligt IDC-rapport
Enligt en rapport från IDC förutspår man att verktyg baserade på GenAI kommer att kunna skriva 70% av mjukvarutesterna till 2028, vilket minskar behovet av manuell testning. Detta resulterar i förbättringar av testtäckning, mjukvaruansändbarhet och kodkvalitet. Forskning från IDC visar att de främsta områdena för att utnyttja AI/ML med testning inkluderar att prioritera tester, upptäcka den underliggande orsaken till misslyckade tester, skapa testfall och självläkande och testprocedurer. GenAI för testautomatisering blir allt mer populär bland företag i APEJ-regionen. Detta innebär att man använder AI-algoritmer för att generera och hantera testskript, vilket möjliggör effektivare och anpassningsbara testprocedurer.
AI revolutionerar landskapet för kreativa och entreprenörer
Det kreativa och entreprenöriella landskapet har genomgått en stor förändring under det senaste året, i stor del tack vare framväxten av artificiell intelligens (AI). AI har öppnat upp för oanade möjligheter för innovation, inklusivitet och framgång för alla. Visionären och entreprenören Naval Ravikant föreslog i sin podcast ´Hur man blir rik utan att ha tur´ att kunskaper inom både hårdvara och mjukvara ger mest hävstång för att bygga rikedom på 21-talet. Men AI har introducerat ett nytt paradigm. AI ger nu en hävstång som kan användas av en bredare publik, vilket bryter barriären för teknisk expertis för dem som söker att avancera i sina karriärer, bygga företag eller utlösa sin kreativitet med teknik. Kort sagt, AI är den bästa obetalda praktikanten du någonsin har haft.
AI-utvecklingens kostnad skjuter i höjden, uppstartsföretag föreslår alternativa lösningar
Kostnaden för att göra ytterligare framsteg inom artificiell intelligens (AI) blir alltmer chockerande. Efterfrågan på grafikkort (GPU:er) för AI-utbildning har drivit upp priserna på dessa viktiga komponenter. OpenAI har sagt att det kostade dem över 100 miljoner dollar att träna algoritmen som nu driver ChatGPT. Uppstartsföretag som Normal Computing och Extropic föreslår en radikal omprövning av hur datorchips designas för att möta dessa utmaningar. Normal Computings SPU utnyttjar elektriska oscillatorers termodynamiska egenskaper för att utföra beräkningar med slumpmässiga fluktuationer som uppstår inuti kretsarna. Extropic, å andra sidan, planerar att använda termodynamisk databehandling för AI.
AI-teknikens potential att revolutionera jordbruket
AI-teknik kan minska påverkan på naturliga ekosystem och öka arbetssäkerheten, hålla matpriserna låga och säkerställa att livsmedelsproduktionen håller jämna steg med den växande befolkningen. Utmaningar inom jordbruket inkluderar jordhantering, skadedjurskontroll och sjukdomshantering. AI kan erbjuda förutsägande insikter i vilken gröda man ska plantera ett visst år och när de optimala tidpunkterna för sådd och skörd är i ett specifikt område. Appar som John Deeres Operations Center Mobile, AgriSync, Climate App, Totheshelf och AgriApp erbjuder olika lösningar för att stödja jordbrukare.
AI omformar kliniska prövningar och cancerforskning
Kliniska prövningar, särskilt inom cancerforskning, genomgår en omvandling med integrationen av Artificiell Intelligens (AI). I detta sammanhang framträder OpenAI´s Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) som en banbrytare, som effektivt omformar patientrekryteringsprocessen för kliniska studier. Denna avancerade AI-modell underlättar effektiv matchning av patienter till relevanta kliniska prövningar, vilket adresserar befintliga hinder och potentiellt förbättrar patientresultat. GPT-4: En Game-Changer i Cancer Clinical Trials AI förändrar grundläggande landskapet för cancerkliniska prövningar. Skapandet av en Cancer Clinical Trial GPT Agent med hjälp av OpenAI´s GPT-4 är ett utmärkt exempel på denna revolutionerande förändring. Det GPT-4-drivna verktyget erbjuder personliga, realtidsförsöksrekommendationer, matchar patienter baserat på deras unika medicinska och genetiska profiler. Denna strömlinjeformade process har potential att minska tiden och kostnaden för att ta nya behandlingar till marknaden, automatisera manuella och kostsamma processer och utöka tillgången till kliniska prövningar, vilket ökar deras mångfald. AI: s roll i onkologisk forskning sträcker sig bortom försöksmatchning. Det hjälper också till att upptäcka nya biomarkörer och molekyler som riktar sig till specifika tumörer, omformar kliniska prövningsindustrin. Dessutom revolutionerar AI cancerforskning och klinisk praxis med sina applikationer inom tidig upptäckt, precisionmedicin och beräkningsmässiga patologiverktyg. Med tanke på AI: s potential finansierar Cancer Research UK forskning för att införliva AI i cancervård, vilket visar dess potential att revolutionera cancerdiagnos och behandling. AI: s Potential in the Life Sciences Industry Livsvetenskapsindustrin, särskilt i samband med terapeutisk utveckling och kliniska prövningar, upplever också den transformerande inverkan av AI. Hypotesgenerering, experimentell design, dataanalys, terapeutiskt områdesval, preklinisk läkemedelsutveckling, protein design och läkemedelsformulering är några områden där AI förväntas förbättra effektivitet och effektivitet avsevärt. GPT-4: The Latest AI Model from OpenAI GPT-4, den senaste modellen av den generativa förtränade transformatorn från OpenAI, erbjuder flera uppgraderingar över sin föregångare, GPT-3. Den ståtar med större datamängder för träning, kan finjusteras för specialiserade uppgifter efter träning och har optimerade bearbetningstider. GPT-4 överträffar också GPT-3 i språkuppgifter, vilket gör det till en betydande uppgradering. Dess överlägsna innehållsgenereringsförmågor, drivna av en maskeringsteknik, gör att den kan utmärka sig i prediktiva uppgifter och producera text som är oigenkännlig från människogenererat innehåll. De potentiella applikationerna och effekterna av GPT-4 på olika sektorer är stora och lovande, eftersom den fortsätter att bryta barriärer i den teknikdrivna universum. AI in Drug Development AI, tillsammans med uppmärksamhetsmekanism och härledda modeller, spelar en avgörande roll i läkemedelsutvecklingen. Det omformar konventionella paradigm och påskyndar takten i läkemedelsutvecklingen. Trots utmaningar som datakvalitet, modelltolkning och beräkningsresursbegränsningar är AI: s applikationer i molekylär screening, målbinding, egenskapsprognos och molekylgenerering lovande. Framtida forskningsriktningar förväntas ta itu med dessa utmaningar och ytterligare främja AI: s roll i utvecklingen av små molekylära läkemedel. Chat GPT-4: Unlocking AI: s Full Potential Chat GPT-4, en avancerad AI-modell utvecklad av OpenAI, revolutionerar AI-kommunikation och förbättrar konversationer. Dess implementering inom olika branscher som kundservice, hälso- och sjukvård och e-handel är indikativt för dess stora potential. När världen fortsätter att omfamna AI kan verktyg som GPT-4 låsa upp oöverträffade möjligheter, särskilt inom kliniska prövningar och hälso- och sjukvård.
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats till en omvälvande kraft som formar olika aspekter av våra liv. AI:s rötter kan spåras tillbaka till antiken, men formaliseringen av AI som ett forskningsområde började på mitten av 1900-talet. Visionärer som Alan Turing och John McCarthy lade grunden för denna banbrytande teknologiska era. Under 1980-talet uppnåddes ett betydande genombrott med utvecklingen av neurala nätverk. Användningen av AI har sedan dess expanderat till olika områden, inklusive robotik, hälsovårdsdiagnostik och finansiell prognostisering. Framtiden för AI innebär både löften och utmaningar, och etiska överväganden blir allt viktigare.
AI förändrar kodningsjobb snarare än att ersätta dem
Artificiell intelligens (AI) förväntas inte eliminera kodningsjobb, utan snarare transformera dem. AI och maskininlärningsalgoritmer ändrar hur kod skrivs, testas och distribueras, vilket framhäver kodarens utvecklande roll. I en AI-förstärkt framtid kommer kodare att behöva anpassa sig och bli arkitekter för komplexa AI-system. Verktyg som OpenAI:s Codex banar väg för att generera kod genom naturligt språkbearbetning. AI kan också demokratisera kodning genom att sänka barriärerna för att komma in i programmering, vilket leder till en mer mångfaldig talangpool. Eftersom AI blir en integrerad del av kodning, tar etiska överväganden centrum. Kodarens roll expanderar från en skapare av funktionalitet till en väktare av etisk integritet.
Federerat lärande kan utnyttjas för kraftfulla cyberattacker
Federerat lärande har lockat forskarsamhället på grund av dess förmåga att erbjuda metoder för att bevara integritet vid byggande av maskinlärnings- och djuplärningsmodeller. Detta lärparadigm distribuerar beräkningen och tilldelar varje klient att träna en lokal modell oberoende med en icke-delbar privat datamängd. Forskare från University of Pavia, University of Padua och Radboud University & Delft University of Technology förutspår att detta paradigm kan missbrukas för att skapa kraftfulla cyberattacker. Forskarsamhället har skapat flera effektiva motåtgärder och skyddsstrategier för att skydda denna komplexa miljö.
Streambaseds tillvägagångssätt för avancerad analys på strömmande data
Företaget Streambased syftar till att hjälpa organisationer att extrahera betydelsefulla affärsinsikter från sina kontinuerliga flöden av operationell händelsedata. Streambaseds grundare och VD, Tom Scott, förklarade företagets tillvägagångssätt för att möjliggöra avancerad analys på strömmande data. Streambased lägger till ett proprietärt accelerationstekniklager ovanpå Apache Kafka, en open-source event streaming-plattform, vilket gör plattformen lämplig för den typ av krävande analysanvändningsfall som dataforskare och andra analytiker vill utföra. Användningsfall som visar kraften i Streambaseds tillvägagångssätt inkluderar bedrägeridetektering inom finansiella tjänster.
Gen AI:s potentiella inverkan på svarta samhällen och arbetare
Generativ AI (gen AI) har potential att skapa upp till $4,4 biljoner i potentiell global ekonomisk inverkan över funktioner och industrier. Denna teknologi kan förbättra eller förvärra klyftor, inklusive den rasbaserade välståndsgapet. Gen AI kan påverka svarta samhällen och svarta arbetare på både positiva och negativa sätt. Gen AI kan öka rasgapet i välstånd, men det finns också möjlighet att styra denna nya teknologi på ett inkluderande sätt som inte bara ger rättvisa fördelar för svarta och andra marginaliserade samhällen, utan också påskyndar stängningen av rasgapet.
Användning av artificiell intelligens för att förutsäga genombrott inom kryptovalutor
Handlare använder alltmer artificiell intelligens (AI) för att förutsäga nästa stora genombrott inom kryptovalutor. AI och blockchain är på kollisionskurs för att störa den globala finansvärlden, och AI kan hjälpa till att skilja mellan värdeskapande och värdelösa kryptovalutor. Algoritmer kan analysera stora mängder data och hitta korrelationer som människor kan missa, vilket kan förutsäga kommande explosioner på kryptomarknaden. Artikeln undersöker hur AI kan användas för att förutsäga nästa genombrott och ger nya insikter i verktyg för att förutse nästa stora smäll.
AI i utbildning: balans mellan fördelar och etiska överväganden
Artificiell intelligens (AI) har blivit allt mer vanligt i utbildningsmiljöer, liknande kalkylatorers roll i tidigare matematikklasser. AI-program som ChatGPT hjälper nu elever med allt från uppsatsskrivning till vetenskaplig forskning. Baxter Academy i Portland illustrerar utmaningen att balansera AI: s utbildningsfördelar med etiska överväganden. Skolan har infört en humaniorakurs på 400-nivå med titeln ´Vetenskap, teknik och etik´. Cicy Po, skolans rektor, erkänner den snabba teknikutvecklingen och behovet av etiska överväganden i dess tillämpning.
Lightning AI lanserar Lightning AI Studios för AI-utveckling
Lightning AI, företaget bakom PyTorch Lightning, har annonserat lanseringen av Lightning AI Studios. Detta är resultatet av tre års forskning i nästa generations utvecklingsparadigm för AI-eran. Lightning Studios är molnbaserade virtuella miljöer där AI-forskare och utvecklare kan koda i webbläsaren eller från sina bärbara datorer för att utveckla och skicka AI tillsammans. Lightning AI Studios har redan börjat användas av enskilda utvecklare, startups, medelstora företag och Fortune 100-företag. Användare kan börja gratis utan ett kreditkort.
Humans.ai leder en revolutionär era inom röstsyntes genom AI
Humans.ai ligger i framkant av en revolutionär era inom röstsyntes som kombinerar artificiell intelligens och mänskligt uttryck. Denna banbrytande AI-drivna plattform omdefinierar hur vi uppfattar artificiella röster och ger företag möjlighet att skapa sin unika varumärkesidentitet och röst utan upphovsrättsliga begränsningar. Genom att använda avancerade AI-tekniker omformar Humans.ai grunden för röstkloning och generation, vilket ger företag möjlighet att resonera autentiskt i den konkurrensutsatta digitala sfären. ´Voice of Community´ är en revolutionerande skapelse som utnyttjar kraften i banbrytande AI-tekniker, vilket erbjuder en spelifierad upplevelse som belyser den omvandlande potentialen av röstkloning i vår digitala tidsålder.
AI-startup Extropic säkrar över $14 miljoner i seed-finansiering
AI-hårdvarustartupen Extropic, ledd av kanadensare men baserad i USA, har säkrat över 14 miljoner dollar i seed-finansiering för att bygga hårdvara för generativ AI. Extropics grundare och VD Guillaume Verdon beskriver tekniken som ett nytt full-stack paradigm för fysikbaserad beräkning. Verdon är också känd som @BasedBeffJezos, en av ledarna för ´effektiv accelerationism´ inom teknikgemenskapen, vilket syftar till att påskynda teknisk utveckling, särskilt inom AI.
Pixelynx lanserar nya verktyg för musikskapande plattform Korus
Metaverse-företaget Pixelynx, ägt av Animoca Brands och medgrundat av DJ:n och producenten Deadmau5, har meddelat nya verktyg för sin flaggskeppsprodukt Korus. Korus är en AI-driven musikskapande plattform där användare kan remixa innehåll med hjälp av AI och licensierade stamfiler skapade av artister och musiketiketter, för att sedan prägla musik och tjäna pengar. De nya funktionerna innefattar interaktiva visuella effekter, ett lagerverktyg och videinspelning. Det finns också en ny spellista och ett belöningsprogram. Korus betalar artister för den musik de laddar upp, och artisterna äger varje nytt innehåll som använder deras stammar. Användare delar royalties med de ursprungliga rättighetsinnehavarna.
Ledare måste snabbt utbilda sig om AI för att hålla jämna steg med tekniken
Enligt en global undersökning av Accenture planerar 94% av ledarna att öka sina teknikinvesteringar 2024, varav 75% specifikt nämner AI och maskininlärning. Christopher Lane, chef för data och AI på Accenture UKI, säger att frågan inte längre är ´om´ AI ska integreras i deras affärsstrategier, utan ´hur´. Lane betonar att ledare behöver förstå hur generativ AI fungerar, men att de kommer att behöva stöd från den tekniska ledningen inom organisationen. Han påpekar även att beslut som tas nu kan påverka företagets strategiska positionering i framtiden.
Forskare introducerar DeepCache för att påskynda diffusionsmodeller
Forskare har introducerat DeepCache, en unik, utbildningsfri paradigm som optimerar arkitekturen hos diffusionsmodeller för att påskynda diffusion. DeepCache utnyttjar den tidsmässiga redundansen som är inneboende i de successiva avbrusningsstadierna av diffusionsmodeller. Det minskar betydligt dubbletberäkningar genom att introducera en cachemetod och återhämtningsmetod för dessa egenskaper. DeepCache har visat sig vara kompatibel med befintliga provtagningsmetoder och har visat liknande eller något bättre prestanda med DDIM eller PLMS vid samma genomströmning, vilket maximerar effektiviteten utan att offra kvaliteten på de producerade resultaten.
Runway och Getty Images samarbetar för att skapa nya videoprodukter med AI
Runway samarbetar med Getty Images för att skapa en ny modell för videoinnehåll, Runway <> Getty Images Model (RGM). Samarbetet kommer att låsa upp nya kommersiella användningsområden och nya videoprodukter för företag. Getty Images lanserade nyligen sin egen kommersiellt säkra generativa AI-tjänst, och tar nu nästa steg in i AI-användningen med detta partnerskap. Modellen kommer att kombinera Runways kapacitet med Getty Images omfattande licensierade kreativa innehållsbibliotek, vilket ger ett nytt sätt att förmedla idéer och berättelser genom video. Företagskunder kommer att kunna finjustera RGM med sina egna proprietära dataset.
Maskininlärning revolutionerar bioläkemedelsindustrin
Bioläkemedelsindustrin står inför en revolution ledd av framsteg inom maskininlärning (ML). ML omformar varje fas av bioläkemedelslivscykeln, från läkemedelsupptäckt till tillverkning och marknadsanalys. Sex huvudsakliga sätt som ML omformar bioläkemedelslandskapet inkluderar revolutionerande läkemedelsupptäckt, förbättring av kliniska prövningar, effektivisering av tillverkningsprocesser, individualisering av patientbehandlingar, framsteg inom marknadsanalys och försäljning samt förbättring av regulatorisk efterlevnad. ML:s förmåga att snabbt och korrekt bearbeta och analysera stora mängder data revolutionerar branschen.
Spatial Computing: En ny datorparadigm drivet av AI
Spatial computing, som kombinerar fysiska och virtuella objekt med hjälp av artificiell intelligens (AI), kommer att förändra sättet vi interagerar med teknologi och varandra. Detta innebär oändliga möjligheter för kreativitet, innovation och mänsklig anslutning, samt nya sätt att arbeta. Spatial computing kommer att integreras i våra dagliga liv och mönster. För att förstå affärsvärdet av spatial computing behöver vi först skapa en arbetsdefinition och förklara de marknadsmöjligheter det kommer att möjliggöra. Spatial computing kommer att utvidga datoranvändningen till allt vi kan se, röra och känna. Framtiden för spatial computing ser ut att växa betydligt, drivet av framsteg inom optik, miniatyrisering av sensorer och chips, förmågan att autentiskt avbilda 3D-bilder, och den ständiga utvecklingen av spatial computing hårdvara och mjukvara. Dessa innovationer, understödda av betydande genombrott inom AI, kommer att göra spatial computing allt mer attraktivt för företag i stort sett i framtiden.
Deklarativ ML demokratiserar AI för ingenjörer
AI har nått alla team i moderna företag, trots att det traditionellt har varit inom expertdataforskare med doktorander. Under de senaste åren har det gjorts flera försök att demokratisera maskininlärning (ML) och djupinlärning (DL) för att nå en bredare uppsättning personer som ingenjörer och utvecklare. Trots detta är utvecklingen av ML-modeller som går utöver enkla uppmaningar till chatGPT fortfarande en stor utmaning för de flesta organisationer. Därför har vi under de senaste åren banat väg för konceptet med deklarativ ML - en lågkodningsmetod - som ytterligare förenklar ML-utvecklingslivscykeln. Många av de mest inflytelserika teknikföretagen, som Meta, Apple och Uber, har sett detta behov av att ha en mer tillgänglig men flexibel abstraktion till maskininlärning och har utvecklat sina egna interna deklarativa ML-ramverk för att påskynda innovation, såsom Looper, Overton och Ludwig. Ludwig är dock den första som tar med denna deklarativa metod till massorna genom att bli open source, vilket har resulterat i över 10 000 stjärnor på GitHub med en aktiv och engagerad gemenskap.
Historien om artificiell intelligens före år 2000
Artificiell intelligens (AI) har genomgått en omfattande förändring under de senaste åren. AI började på 1950-talet med pionjärer som Alan Turing och Marvin Minsky. På grund av begränsad datorkraft var dock den praktiska tillämpningen av dessa tidiga idéer begränsad. Trots utmaningar, inklusive begränsade datorresurser och brist på sofistikerade algoritmer, utvecklades expertsystem och regelbaserade AI under 1970- och 1980-talet. Före 2000-talet såg vi också framväxten av maskininlärning och behandling av naturligt språk (NLP). Sent på 1990-talet återuppväcktes intresset för AI tack vare ökad datorkraft, internetets tillväxt och ackumuleringen av stora datamängder.
Generativ AI kan förbättra lönsamheten för tillverkare
Generativ AI blir allt mer populärt och kan hjälpa till att lösa problem som tillverkningsföretag står inför. Forskning visar att 88% av tillverkarna fortfarande har långa ledtider från leverantörer, mestadels på grund av utmaningarna från Covid-19-pandemin. Genom att använda generativ AI kan företag öka effektiviteten och verktygshantering för att öka produktionen och minska ledtiderna. Generativ AI kan förbättra och effektivisera befintliga processer, övervaka verktygskvaliteten och optimera prognoser med avancerad dataanalys.
Artificiell intelligens förbättrar upptäckt av vanliga cancerformer hos äldre
Artificiell intelligens (AI) kan bättre upptäcka två av de vanligaste cancerformerna hos äldre, bröst- och bukspottkörtelcancer, enligt nyligen forskning om screeningmetoder. Tidig upptäckt av cancer har identifierats som ett av de tydligaste och mest fördelaktiga sätten AI kan användas inom hälso- och sjukvården. En AI-modell, med akronymet ”PANDA” - för ”bukspottkörtelcancerdetektering med artificiell intelligens” - kunde skilja mellan sju olika typer av bukspottkörtel lesioner. AI-verktyget för bröstcancer kunde upptäcka 13% fler cancerformer än vad endast människor kunde.
En fyra veckors kurs med en bonusvecka, kallad ´Tillbaka till grunderna´, har lanserats för att hjälpa till att borsta upp dataanalysfärdigheter eller kickstarta en ny karriär. Kursen är uppdelad i veckor, med varje vecka som fokuserar på ett specifikt ämne. Den första veckan koncentrerar sig på Python-programmering och dataanalysgrunder. Den andra veckan täcker databaser, SQL, datahantering och statistiska begrepp. Den tredje veckan dyker in i maskininlärning, med varje dag dedikerad till ett specifikt område inom ämnet. Den fjärde veckan kommer att publiceras nästa vecka.
Generativ AI förbättrar snabbt programvaruutvecklingen
Generativ AI skapar mycket uppmärksamhet inom alla branscher. I januari 2023 nådde ChatGPT 100 miljoner användare och anses vara den snabbast antagna tekniken någonsin. Tre generativa AI-företag nådde värderingar på över 1 miljard dollar i Q1 2023, och stora teknikföretag inklusive AWS, Google, Microsoft och Salesforce integrerar generativ AI i sina erbjudanden. En rapport från Bloomberg Intelligence förutspår att den generativa AI-marknaden kommer att växa från en marknadsstorlek på 40 miljarder dollar 2022 till 1,3 biljoner dollar 2032. Generativ AI har potential att förbättra effektiviteten och produktiviteten i programvaruutvecklingscykeln.
StudyCafe introducerar omfattande kurs om språkmodellen ChatGPT
StudyCafe introducerar en omfattande kurs om OpenAI:s språkmodell ChatGPT. Kursen ger entusiaster, studenter och yrkesverksamma möjlighet att bli skickliga med denna kraftfulla applikation. ChatGPT är en sofistikerad språkmodell som använder djupinlärning för att producera text som verkar mänsklig beroende på den input den får. Kursen inkluderar allt från grundläggande till avancerade applikationer och ger praktisk erfarenhet av att använda ChatGPT i en mängd olika situationer. StudyCafe skiljer sig från andra genom sin omfattande läroplan, kunniga lärare, starkt fokus på e-lärande, flexibla inlärningsalternativ och etiska överväganden.
Sammansmältning av uråldrig visdom och modern innovation i AI-teknologi
Enligt de heliga texterna i Upanishaderna, en central andlig princip, ´Som du tänker, så agerar du. Som du agerar, så blir du.´ Denna uråldriga hinduistiska skrift uppmanar lärjungar att närma sig och inhämta visdom från mästaren. I en slående parallell, dagens teknologiska underverk, särskilt stora språkmodeller som GPT, förkroppsligar en liknande filosofi. Dessa AI-system frodas på iterativa dynamiker och tänkande facilitation, erbjuder en stomme som mänsklig kognition kan klättra till tidigare oföreställda höjder. Den ålder gamla lärare-student dynamiken överskrider kulturer och epoker. Denna universella paradigm för kunskapsöverföring revolutioneras nu av AI och teknik. AI fungerar på många sätt både som en lärare och en student, lär sig av mänsklig input och i sin tur utbildar oss genom sina utdata.
Glassix presenterar generativ AI-drivna chatbots för kundsupport
Glassix, en ledande aktör inom innovativa kundkommunikationslösningar, har presenterat sin senaste teknik för kundsupport: generativ AI-drivna chatbots integrerade med GPT-4, vilket sätter en ny standard för automatiserade men personliga kundinteraktioner globalt. Glassix chatbots kan engagera sig i meningsfulla samtal, förstå kundnyanser och leverera personligt stöd dygnet runt. Genom att delegera rutinärenden till AI-drivna chatbots kan företag frigöra sina mänskliga agenter för mer komplexa problem, vilket minskar driftskostnaderna samtidigt som kundnöjdheten ökar.
Artificiell intelligens: framsteg, utmaningar och framtidsutsikter
Artificiell intelligens (AI) är en sammansättning av flera teknologier som arbetar tillsammans för att möjliggöra för maskiner att uppfatta, förstå, agera och lära sig med mänsklig intelligensnivå. AI har potential att förvandla företag och människors relation till teknik. AI:s användning når idag en kritisk massa, med exempel som ChatGPT från Open AI, som förändrar paradigmet. Forskare vid University of Liverpool har skapat ett AI-verktyg som har lett till upptäckten av nya material, vilket är avgörande för utvecklingen av framtidens batterier. Men medan AI ger oöverträffade möjligheter för alla typer av företag, bär det också en enormt ansvar. Etiska aspekter av AI:s tillämpning har blivit en oro, och det är nödvändigt att bygga AI med rätt algoritmiska överväganden för att undvika oavsiktliga konsekvenser.
AI-stiftelsemodeller förändrar teknikvärlden
Artificiell intelligens (AI) blir snabbt en del av våra dagliga liv, med företag som konkurrerar om att skapa de mest avancerade AI-verktygen och tjänsterna. I denna konkurrens har stiftelsemodeller blivit nyckeln. Dessa modeller är mycket mer än typiska maskininlärningsverktyg, de är enorma i teknikvärlden och tränas med stora och varierade datamängder. Deras inverkan på AI är enorm, och förändrar helt hur vi ser och förstår fältet. Stiftelsemodeller är de robusta ställningar på vilka modern AI byggs. Deras träning är omfattande, täcker ett brett spektrum av data, vilket ger dem möjlighet att avkoda komplexa mönster och förbindelser som tidigare var otillgängliga. Denna metod är effektiv, vilket framgår av de framsteg AI nyligen har gjort.
Globalt toppmöte fokuserar på AI-säkerhet och reglering
Det första globala toppmötet om AI-säkerhet, som hölls på Bletchley Park, Storbritannien, samlade över 100 deltagare från civilsamhället, ledande teknikföretag och regeringar. Mötet syftade till att utforma teknologins framtida riktning. Vid toppmötet undertecknades Bletchley-deklarationen, ett globalt avtal där 28 länder, inklusive USA, Storbritannien och Kina, samt Europeiska unionen, erkände behovet av reglering av AI. USA:s president Joe Biden har undertecknat en exekutiv order om artificiell intelligens för att skissa på hur landet kommer att reglera tekniken. Samtidigt lanserade Storbritannien ett AI-säkerhetsinstitut, följt av USA:s egen version. Trots globalt samförstånd om behovet av reglering, finns det fortfarande divergerande åsikter om hur detta bör genomföras.
Avancerade skrapningsattacker och hur de kan bekämpas
Avancerade skrapningsrobotar är det nya normala och företag i alla storlekar hanterar dessa robotar i stor skala. Exempelvis tillåter X (tidigare Twitter) inte längre oregistrerade användare att bläddra i tweets för att dämpa effekterna av dataskrapning. En attack på en fransk fastighetswebbplats visade hur sofistikerade dessa attacker kan vara, med över 1,1 miljoner sökfrågor över en vecka, distribuerade över mer än 45 000 olika IP-adresser. Traditionella CAPTCHAs är inte längre effektiva för att stoppa robottrafik och nya lösningar integrerade med botmitigering behövs. DataDome har utvecklat en egen säker, integritetskompatibel och användarvänlig CAPTCHA som har visat lovande resultat.
Forskare utvecklar ny algoritm för att matcha mänskliga preferenser till stora förtränade modeller
Utmaningen att matcha mänskliga preferenser till stora förtränade modeller har blivit framstående i studier när dessa modeller har ökat i prestanda. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) har blivit populärt för att hantera detta. Det finns dock behov av korrigeringar i RLHF-algoritmer. Ny forskning föreslår att mänskliga preferenser bör baseras på ånger för varje handling under den ideala policyn för expertens belöningsfunktion. Forskare från Stanford University, UMass Amherst och UT Austin har utvecklat en ny familj av RLHF-algoritmer som använder en ånger-baserad modell för preferenser. Denna nya metod kallas Kontrastiv Preferensinlärning (CPL) och har tre huvudsakliga fördelar jämfört med tidigare metoder.
Barracuda omfamnar generativ AI för att förbättra sin cybersäkerhetsstrategi. Företagets CTO, Fleming Shi, diskuterar företagets ansvarsfulla AI-strategi, med fokus på utbildning, hotanalys och etisk användning. Generativ AI, som har formats av modeller som ChatGPT, har starkt påverkat Barracudas cybersäkerhetsstrategi. Shi betonar generativ AI:s förmåga att generera innehåll, vare sig det är text, röst eller video, jämfört med en bildad universitetsstudent: mycket informerad men behöver specifik vägledning för komplexa uppgifter. Enligt Shi är en framstående användning av generativ AI som Barracuda ser som vital kopplad till säkerhetsmedvetenhetsutbildning.
Ny teknik förbättrar neurala nätverks förmåga att göra kompositionella generaliseringar
Forskare har utvecklat en ny teknik, Meta-Learning for Compositionality (MLC), som förbättrar neurala nätverks förmåga att göra kompositionella generaliseringar, liknande hur människor förstår och utvidgar nya koncept. MLC överträffade befintliga metoder och matchade eller överträffade mänsklig prestanda i olika uppgifter. Trots framsteg har populära modeller som ChatGPT och GPT-4 svårigheter med denna typ av kompositionell generalisering, men MLC kan vara en lösning för att förbättra deras förmågor.
AI:s inverkan på marknadsplats-startups och etablerade företag
Varje gång vi ser en betydande ny teknik öppnas en möjlighet på marknaden. Till exempel gav smartphones med GPS oss Uber och Lyft. Denna genombrottsteknik förvandlade dagliga förare till potentiella taxibilar och gav efterfrågan möjlighet att boka resor i realtid. AI är en annan sådan teknikskift som kommer en gång per decennium eller mer. Det innebär att detta fönster öppnas igen. All programvara och digitala upplevelser kommer att vara fyllda med AI. Detta är ett sällsynt tillfälle där unika möjligheter för marknadsplats-startups öppnas upp, och etablerade företag tvingas att innovera med hastighet och övertygelse eller riskera att bli irrelevanta. Här är hur det händer, och var vi ser möjligheterna.
Secureflo använder AI och ML för att förbättra cybersäkerhet och DevOps
Secureflo använder AI och maskininlärning (ML) för att revolutionera säkerhet och utvecklingsstrategier. Deras tjänster behandlar stora datamängder snabbt, identifierar anomalier och ger realtids hotinformation. Detta leder till en proaktiv säkerhetsmodell där potentiella sårbarheter hanteras innan de kan utnyttjas, vilket minskar risken för dataintrång och driftstörningar. Secureflo stöder även DevSecOps-paradigmet, där AI och ML spelar en central roll för att genomföra automatiserade säkerhetsbedömningar. Secureflos AI- och ML-drivna lösningar används i olika branscher, inklusive finans och hälso- och sjukvård.
