Что мы читали
Языковые модели, такие как GPT-3, могут возвестить о новом типе поисковой системы
MIT Tech Review
Поиск Google впервые был основан на PageRank, алгоритме, ранжирующем результаты поиска путем вычисления насколько они релевантны запросу пользователя на основе их ссылок на другие страницы в Интернете. Теперь исследователи Google предлагают радикальные изменения — отказаться от ранжирования и заменить его одной большой языковой моделью ИИ. Вместо того, чтобы искать информацию в огромном списке веб-страниц, пользователь задавал вопросы, и языковая модель обучалась на этих страницах, чтобы отвечать на них напрямую.
Прочтите полную статью arXiv здесь
Метод оптимизации на основе нейронных сетей, вдохновленный принципом отжига
Tech Xplore
Исследователи разработали новый метод оптимизации, который объединяет рекуррентные нейронные сети с принципами отжига, описан исследователями как пересечение машинного обучения, статистической физики и квантовой физики. Проще говоря, если вы думаете о проблеме оптимизации как о сложном ландшафте, заполненном долинами, квантовая версия отжига пытается решить эту проблему, прокладывая туннели через барьеры в надежде найти более глубокие долины.
Новый нейроморфный чип с шипами может открыть эру высокоэффективного ИИ
Singularity Hub
Проект Human Brain Project выпустил новый нейроморфный алгоритм, работающий на нейроморфном процессоре BrainScaleS-2. аппаратная платформа. По сравнению с абстрактными нейронными сетями, используемыми в глубоком обучении, биологические архетипы все еще отстают в плане производительности и масштабируемости. Однако в некоторых задачах, таких как распознавание изображений, новый алгоритм работал более чем в 100 раз быстрее, чем SpiNNaker, массивная параллельная распределенная архитектура, которая также имитирует нейронные вычисления.
Как ИИ изменит разработку программного обеспечения
Venture Beat
Распространение ИИ знаменует собой самое радикальное изменение в наших отношениях с миром природы со времен появления электрических сетей. Ожидается, что ИИ изменит будущее разработки программного обеспечения благодаря помощникам по программированию на основе ИИ, автоматизированному тестированию и компиляции, а также упрощенному исправлению ошибок. Это обещает будущее более качественных продуктов, поставляемых более быстрыми темпами.
Почему мы не можем найти достаточно дата-инженеров?
Средний
Вы нам нужны в этой золотой лихорадке! Думайте об инженерах данных как о тех, кто строит конвейеры, позволяющие нам добывать золото. Специалисты по данным создают прекрасные вещи из золота. Но угадайте, что будет, если у них не будет золота?
Хотя однозначного ответа на поставленный автором вопрос нет, мы очень часто наблюдаем этот дефицит, особенно среди небольших предприятий. Наш ответ заключается в том, чтобы предоставить компаниям и их специалистам по данным возможность доступа к золоту без участия инженера данных.
Если вы хотите получать эту рассылку на свой почтовый ящик, вы можете подписаться здесь
