⚡️ Новостной дайджест

✔️ Perplexity AI запустит рекламу на своей платформе в четвертом квартале 2024.

Инициатива направлена на создание нового источника дохода для компании, которая уже привлекла 26 миллионов долларов в рамках раунда финансирования, завершившегося в июле.
Реклама будет интегрирована в существующий поисковый сервис и будет отображаться блоками в результатах поиска. Это необходимый шаг в сторону монетизации, поскольку Perplexity AI стремится расширить свою аудиторию и улучшить финансовые показатели.
Компания также рассматривает возможность добавления новых функций: интеграция с другими сервисами и улучшение пользовательского интерфейса, основная цель которых - повысить привлекательность платформы для рекламодателей и пользователей.
reuters.com


✔️ ИИ поможет совершить прорыв в солнечных технологиях и вычислительной химии.

Ученые разработали новый метод на основе ИИ: "NES-VMC (Natural excited states variational Monte Carlo)", который может точно рассчитать возбужденные состояния атомов и молекул - проблема в физике и химии, которая ранее задерживала усовершенствование солнечных технологий.
Метод точно предсказывает квантовые возбужденные состояния в системах от отдельных атомов до молекул размером с бензол. NES-VMC превосходит существующие в вычислительной химии подходы, часто достигая химической точности. Возбужденные состояния имеют решающее значение для понимания взаимодействия света и вещества, что , в свою очередь, является ключевым фактором к улучшению солнечных батарей, светодиодов, лазеров и многого другого.
Эффект может быть огромным: снижение стоимости электроэнергии, увеличение времени работы аккумуляторов и дисплеев телефонов и ноутбуков и более быстрый оптоволоконный интернет.
science.org


✔️ Сотрудники Google DeepMind призывают прекратить военные контракты.

Около 200 сотрудников Google DeepMind (примерно 5% от всего числа подразделения) подписали письмо к руководству Google в котором призывают прекратить контракты компании с военными организациями.
В письме, отправленном 16 мая 2024 года, они выражают обеспокоенность использованием технологий искусственного интеллекта в военных действиях: применение в массовом наблюдении и выбор целей в конфликтах,.
В письме также подчеркивается, что беспокойство не связано с конкретными геополитическими конфликтами, а касается этических принципов компании, которые противоречат участию в военных разработках.
Отдельным пунктом, они просят руководство Google провести расследование по поводу использования облачных услуг компании военными и создать новый орган управления для предотвращения будущего использования технологий DeepMind в военных целях.
На данный момент компания не дала четкого ответа на письмо.
theverge.com


✔️ Линус Торвальдс рассказал об отношении к Ai, внедрении Rust и о том, почему ядро Linux - это "единственное, что имеет значение".

На конференции Open Source Summit China Линус Торвальдс обсудил текущее состояние и будущее ядра Linux. Он рассказал, что расширяемый планировщик sched_ext не будет включен в следующий релиз ядра, но ожидается его добавление в версии 6.12.
Он так же отметил отметил, что даже спустя 33 года разработки, базовые проблемы, такие как управление памятью, все еще актуальны.
Процесс разработки ядра стал более структурированным, с релизами каждые девять недель, а количество релизов не имеет значения. Обсуждая безопасность, он отметил, что уязвимости — это просто ошибки, и порекомендовал пользователям обновлять ядро для повышения безопасности.
Что касается внедрения языка Rust, Торвальдс выразил разочарование медленным темпом его принятия, объясняя это тем, что многие разработчики не знакомы с новым языком. Он также высказал скептицизм по поводу текущего хайпа вокруг ИИ, но надеется, что ИИ может помочь в ревью кода и обнаружении ошибок.
zdnet.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 Weekly Tutorials Digest

🔘Туториал: очистка и предварительная обработка текстовых данных в Pandas для задач NLP.

В туториале приведены практические примеры операций по удалению пропущенных значений, нормализации текста, удалению шумов, токенизации, удаления стоп-слов, техники стемминга и лемматизации, преобразования текста в числовые представления с использованием TF-IDF векторизации.

🔘Статья в блоге: Марковские цепи лучше в задачах генерации юмора, чем LLM

Статья обсуждает уникальное чувство юмора, генерируемое Марковскими цепями по сравнению с крупными LLM, такими как ChatGPT.
Автор утверждает, что Марковские цепи, хотя и примитивны, могут создавать неожиданные и забавные фразы благодаря своей простоте. В отличие от них, LLM более предсказуемы и в меньшей степени подходят для создания юмора.

🔘Статья: Семь основных правил причинно-следственного инференса.

Автор подробно и лаконично рассматривает семь ключевых правил, которые помогают понять, как причинно-следственные механизмы в реальности отражаются в данных.
В статье описаны фундаментальные структуры причинных графов и продемонстрированы примеры кода на R для иллюстрации каждого правила.

🔘Практический кейс: Классификация большого набора PDF-документов.

Подробное описание процесса классификации огромного набора PDF-документов с помощью LLM - эмбеддингов и XGBoost.
Автор проводит несколько экспериментов по созданию и обучению эмбеддингов и делает акцент на сложности обработки 8,4 миллиона PDF-файлов.

@ai_machinelearning_big_data

#Tutorials #ml