Викладання на освітній програмі ESSEC з менеджменту в Азійсько-Тихоокеанському регіоні призвело до критичної дискусії про поєднання штучного інтелекту та сталого розвитку. Основна увага була зосереджена на демістифікації ШІ, розумінні його справжніх можливостей без перебільшення.
Розвиток штучного інтелекту пронизує наше повсякденне життя, тож сфера освіти не є винятком. Моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT від OpenAI, революціонізують підхід вчителів до планування уроків, оцінювання та персоналізованого навчання.
Mozilla, некомерційна організація, що займається розробкою веб-браузерів, придбала компанію Fakespot, яка займається перевіркою відгуків про товари в електронній комерції. Завдяки Fakespot Chat, новій функції Mozilla для браузерів, користувачі можуть отримувати більш точну інформацію про товари та відгуки про них.
Компанія Samsung оголосила про випуск Gauss, нової мовної моделі штучного інтелекту, яка може стати конкурентом ChatGPT від OpenAI.
Візуалізація даних — це процес представлення даних у графічному або піктографічному форматі, щоб допомогти людям зрозуміти складні набори даних, виявити закономірності та передати значущі ідеї.
У сфері розмовного ШІ все більшого значення набуває оцінка теорії розуму (ToM) за допомогою запитань-відповідей. Однак виникла потреба в удосконаленні пасивних наративів для оцінки можливостей ToM.
OpenAI, лідер у галузі генеративних чат-ботів зі штучним інтелектом, випустив GPT-4 Turbo, оновлену версію своєї популярної платформи. GPT-4 Turbo має ряд поліпшень, включаючи покращену обробку контексту і гнучкість для тонкого налаштування відповідно до вимог користувача.
Автоматизована перевірка фактів набуває все більшого значення через зростання кількості дезінформації в Інтернеті. Дослідження підкреслює важливість пояснюваності в фактчекінгу, оскільки чіткі пояснення вердиктів фактчекінгу мають вирішальне значення для журналістського використання.
З ростом хмарних обчислень і збільшенням кількості мікросервісів сучасні додатки ускладнюються, стають розподіленими по глобальних серверах і щодня обробляють величезні обсяги даних.
Аналітика на основі штучного інтелекту допомагає компаніям приймати обґрунтовані рішення, пропонуючи індивідуальний споживчий досвід і покращуючи взаємодію з клієнтами. Роботизована автоматизація процесів на основі штучного інтелекту справляється з повторюваними завданнями, підвищуючи ефективність.
Включення просторових знань у моделі є значним викликом у навчанні мови технічного зору, що включає дві основні можливості: референціювання та заземлення. У той час як обґрунтування передбачає локалізацію просторових об'єктів на основі наданих семантичних описів, прив'язка вимагає всебічного розуміння семантики зазначених просторових об'єктів.
Оскільки штучний інтелект продовжує набирати популярність і знаходити застосування в різних сферах, навчання через імітацію (IL) виявилося ефективним методом навчання нейромережевих візуально-моторних стратегій, що дозволяє їм виконувати складні маніпуляційні задачі.
Штучний Інтелект