Что произошло на этой неделе в AI by Louis
ChatGPT и генеративный ИИ по-прежнему остаются горячими темами на этой неделе. Сообщается, что в январе ChatGPT достиг 100 миллионов активных пользователей в месяц, что сделало его одним из самых быстрорастущих приложений в истории. Этот успех заставляет действующие компании интегрировать новейшие технологии LLM в свои продукты. Open AI запустила несколько интеграций с Microsoft, а также детали своего плана подписки на ChatGPT. Google также объявил о предстоящем выпуске своего нового конкурента ChatGPT под названием «Bard», который построен на модели LaMDA.
После партнерства с OpenAI Microsoft готовится к запуску версии своей поисковой системы Bing с использованием ChatGPT, стремясь стать более конкурентоспособным с Google. ChatGPT стал более доступным благодаря интеграции с Microsoft Teams Premium. OpenAI также планирует запустить мобильное приложение GPT и протестировать ИИ, генерирующий видео. Быстрое внедрение этой технологии также вызывает новые вопросы, и Microsoft, GitHub и OpenAI столкнулись с предложенной коллективной жалобой, в которой их обвиняют в извлечении лицензионного кода для создания инструмента GitHub Copilot на основе искусственного интеллекта. Компании просили суд отклонить жалобу.
OpenAI запустил пилотную подписку под названием ChatGPT Plus, чтобы монетизировать свой вирусный успех. Сервис предлагает более быстрое время отклика, доступ к ChatGPT в часы пик и приоритетный доступ к новым функциям и улучшениям. Он начинается с 20 долларов в месяц. Ранее ходили слухи, что функция ChatGPT Plus будет стоить 42 доллара в месяц, и многие люди считали, что это слишком дорого. Однако теперь, когда он стоит 20 долларов в месяц, как вы думаете, стоит ли на него подписываться?
Эта проблема доведена до вас благодаря Qdrant:
Система векторного поиска с открытым исходным кодом Qdrant запускает управляемую облачную платформу
Qdrant — надежная система поиска по сходству векторов с расширенной поддержкой фильтрации. Он написан на Rust, что обеспечивает стабильность и высокую производительность, подтвержденную бенчмарками.
Управляемая облачная платформа теперь полностью доступна для использования в бизнесе, что позволяет компаниям любого размера пользоваться передовыми функциями Qdrant, не занимаясь ее развертыванием и обслуживанием.
Доступ к облачной платформе Qdrant возможен через веб-сайт.
Горячие новости
1. Подходит ли ChatGPT для вашей работы?
ChatGPT был предметом обсуждения с момента его запуска, и мнения разделились между его потенциальными преимуществами и предполагаемыми угрозами. Хотя некоторые эксперты рассматривают ChatGPT как инструмент, который может значительно улучшить партнерские отношения между ИИ и человеком, многие люди не знают, как на это реагировать. В этой статье у самого робота спросили, какое влияние ChatGPT может оказать на инженерную профессию.
2. Большие технологии осторожно двигались в сторону ИИ. Потом появился ChatGPT
Небольшие компании продвигают ИИ в массы, побуждая крупные технологии реагировать. За три месяца до запуска ChatGPT в ноябре Meta, материнская компания Facebook, представила аналогичный чат-бот Blenderbot. Однако Blenderbot не смог создать такой же ажиотаж, как ChatGPT. По словам Янна Лекуна, главного специалиста по искусственному интеллекту в Meta, он был скучным потому, что был сделан безопасным.
3. Крутые вещи, которые произошли на хакатоне Scale AI’s Generative AI
В этой ветке Твиттера @alexandr_wang поделился списком наиболее интересных проектов, включая проекты-победители, созданные примерно 300 хакерами, которые посетили хакатон Scale AI Generative AI на прошлой неделе.
4. Проект повышения грамотности в области ИИ
TheGP стремится наладить контакт с талантливыми хакерами и быстрыми прототипистами, которые активно участвуют в разработке, разработке продуктов или дизайне в рамках проекта AI Literacy. Они стремятся делиться и публиковать идеи, полученные от различных разработчиков, и предоставлять возможности для дальнейшего обучения, углубляясь в более глубокие обсуждения таких тем, как доступность и применение языковых моделей, наборы инструментов, которые они используют, а также повышение производительности и творчества с помощью LLM.
5. Газлайтинг и реальность в ИИ
2022 год стал годом, когда генеративный ИИ покинул лабораторию и получил широкое признание. Гэри Маркус размышляет о том, что изменилось, а что не изменилось за последние годы, и приводит ряд примеров, демонстрирующих легкость, с которой генеративный ИИ может давать бессмысленные результаты, и его поверхностное понимание реальности.
Три 5-минутных чтения/видео, чтобы вы продолжали учиться
1.Как создать чат-бота, который отвечает на вопросы о документации и ссылается на ее источники
Учебное пособие изначально транслировалось в прямом эфире на нашем сайте Learn AI Discord. Он учит вас, как создать Buster, чат-бота, который отвечает на вопросы, связанные с библиотекой трансформеров Hugging Face, ссылаясь на ее источники. В нем описываются три критически важных компонента, необходимых для функционирования Buster: сбор данных из документации, построение системы поиска документов и ранжирование наиболее релевантных источников, а также создание текста на основе вопроса пользователя и предоставление ответа.
2. Руководство и ресурсы для оперативной разработки
Это руководство GitHub включает в себя коллекцию последних статей, образовательных ресурсов, наборов данных и инструментов, имеющих отношение к оперативному проектированию. Он также содержит подборку сообщений в блогах и книг для дальнейшего обучения.
3. Руководители с искусственным интеллектом: как ChatGPT оттачивает стратегическое мышление
В статье обсуждается, как ChatGPT может улучшить возможности стратегического мышления и принятия решений, такие как предвидение и планирование на будущее, критическое и творческое осмысление сложных проблем и принятие эффективных решений в неопределенных ситуациях.
4. Когда создавать или покупать хранилище данных (5 ключевых факторов)
Нишит Агарвал, руководитель отдела данных и платформ машинного обучения в Lyra Health и создатель Apache Hudi, опирается на свой опыт работы в Uber и Lyra Health, чтобы представить пять соображений, которые влияют на решение о создании или покупке хранилища данных, озера данных и слои хранилища данных в стеке данных. Эти соображения включают стоимость, сложность, опыт, время окупаемости и конкурентное преимущество.
5. Как построить простую семантическую поисковую систему
В этой ветке Twitter Cohere представляет пошаговое руководство по созданию базовой семантической поисковой системы. Затраченные шаги включают получение списка текстов для поиска, встраивание архива вопросов, преобразование вложений в индексы и другие.
Понравились эти статьи и сводки новостей? Получайте ежедневный обзор на почту!
Раздел сообщества Learn AI Together!
Предстоящие события сообщества
Сообщество Learn AI Together Discord проводит еженедельные семинары по искусственному интеллекту, чтобы помочь сообществу учиться у отраслевых экспертов, задавать вопросы и получать более глубокое представление о последних исследованиях в области искусственного интеллекта. Присоединяйтесь к нам на бесплатных интерактивных видеосеансах, которые еженедельно проводятся в прямом эфире на Discord, посещая наши предстоящие мероприятия.
На этой неделе сессию из девяти частей (бесплатной) серии Архитектура нейронных сетей возглавит Пабло Дюбу (DrDub), и она будет посвящена рекуррентным сетям. Во время этого занятия он рассмотрит такие темы, как обучение RNN путем развертывания, доступ к внутренней памяти и обновление в LSTM и GRU, а также кодировщик/декодер и внимание в системах кодировщика/декодера. Найдите ссылку на семинар здесь или добавьте его в свой календарь здесь.
Дата и время: 7 февраля, 23:00 по восточному поясному времени
Если вы пропустили первую часть серии, ищите записи событий прошлой недели здесь.
Еженедельная группа чтения Learn AI Together предлагает информативные презентации и обсуждения последних событий в области ИИ. Это отличное (бесплатное) мероприятие, где можно учиться, задавать вопросы и общаться с членами сообщества. Присоединяйтесь к предстоящему обсуждению группы чтения здесь.
Дата и время: 11 февраля, 22:00 по восточному поясному времени
Пожалуйста, свяжитесь и расскажите нам о своей идее, если вы хотите представить нашему сообществу какой-либо контент, связанный с ИИ, будь то класс, учебник, статья, группа чтения, панельная дискуссия или конкурс. Мы хотели бы провести его в прямом эфире в нашем сообществе Learn AI Discord, насчитывающем 38 000 человек. Контент будет записан, на 100% будет принадлежать вам и впоследствии будет доступен для распространения на вашем собственном канале Youtube или веб-сайте.
Мем недели!
Мем поделился Louis B#1408
Избранный пост сообщества из Discord
jUMAD1 # 0227 недавно обновил блокнот по науке о данных по линейной регрессии для температур Второй мировой войны. Блокнот был частью стипендии по машинному обучению Министерства связи и информатики Индонезии в 2019 году. Обновление включает в себя улучшенную структуру и код, обзор предположений о линейной регрессии и метрики оценки. Найдите блокнот здесь и поддержите товарища по сообществу! Присоединяйтесь к беседе и делитесь своими отзывами здесь.
AI-опрос недели!
Присоединяйтесь к обсуждению в Discord.
TAI Кураторский раздел
Статья недели
Разрушение AlphaTensor DeepMind от Adrienne Kline
Первая система искусственного интеллекта для обнаружения новых, эффективных и математически проверенных алгоритмов для фундаментальных задач, таких как умножение матриц. Эта система проливает свет на 50-летний открытый вопрос математики о самом быстром методе умножения матриц. Эта статья, выпущенная в 2022 году, представляет собой фундаментальный прорыв в машинном обучении и пытается ответить на вопрос трансляционного исследования с приложениями и последствиями, не зависящими от предметной области. Автор объяснил статью максимально просто.
Наши обязательные к прочтению статьи
Распознавание рукописных предложений с помощью TensorFlow от Рокаса Люберскиса
Краткая история нейронных сетей Фрауке Альбрехт
Если вы заинтересованы в публикации с помощью Towards AI, ознакомьтесь с нашими рекомендациями и зарегистрируйтесь. Мы опубликуем вашу работу в нашей сети, если она соответствует нашим редакционным политикам и стандартам.
Предложения о работе
Инженер-программист II, Backend @Freenome (Remote)
Инженер-резервист @Cobalt Robotics (Сиэтл/Белвью, Вашингтон)
Сэр. Инженер полного цикла, корпоративная платформа @Labelbox (удаленно)
Старший инженер-испытатель по контролю качества автоматизации @Arturo (Hybrid/Денвер, Колорадо)
Если вы готовитесь к следующему собеседованию по машинному обучению, обязательно посетите наш ведущий веб-сайт для подготовки к собеседованию, confetti!
