Europa utworzy grupę zadaniową ChatGPT
Organ zrzeszający krajowe organy nadzorujące prywatność w Europie poinformował w czwartek, że powołał grupę zadaniową zajmującą się ChatGPT
Naukowcy z Uniwersytetu w Chicago z sukcesem opracowują ostatnio system sztucznej inteligencji, oparty na technologii uczenia maszynowego, który potrafi analizować i kompilować starożytne teksty znalezione na glinianych tabliczkach sprzed tysięcy lat na współczesny język.
Ten model uczenia maszynowego, zwany DeepScribe, jest szkolony w zakresie umiejętności czytania i rozumienia pisma klinowego – rodzaju pisma powszechnie używanego w okresie Imperium Achemenidów w starożytnej historii Iranu (550–330 p.n.e.). Uniwersytet w Chicago.
Pismo klinowe stanowi prawdziwe wyzwanie nawet dla doświadczonych analityków pisma ręcznego ze względu na złożoność układu liter oraz poszczególnych znaków tworzących literę. W tym przypadku jest to jeszcze trudniejsze, ponieważ teksty klinowe wyryto na starożytnych glinianych tabliczkach, a nie jak zwykle pisano na papierze, co sprawiało, że rozpoznawanie słów było niezwykle czasochłonne. Dlatego badacze potrzebują pomocy systemu uczenia maszynowego, takiego jak DeepScribe.
Aby zbudować ten zaawansowany model sztucznej inteligencji do analizy pisma ręcznego, zespół badawczy musiał skorzystać z ogromnej hurtowni danych szkoleniowych zawierającej 6000 obrazów z adnotacjami ze starożytnych dokumentów dotyczących pisma klinowego zebranych na obszarze reliktu. Persepolis, 60 km na północny wschód od współczesnego miasta Shiraz, w Fars Prowincja, Iran. Zespół badawczy wierzy, że DeepScribe może pomóc odkryć nowe tajemnice dotyczące historii, społeczeństwa i języka starożytnej perskiej (irańskiej).
Następnie zebrano dane szkoleniowe w oparciu o słownik językowy opracowany przez badaczy i bazę danych zawierającą ponad 100 000 pojedynczych znaków tworzących litery klinowe. Wstępne wyniki pokazują, że DeepScribe może tłumaczyć starożytne teksty z około 80% dokładnością – gorszą niż w przypadku „ręcznej” analizy pisma ręcznego, ale czas jest znacznie skrócony. Ponadto ten poziom dokładności można z czasem poprawić w miarę zwiększania się ilości danych szkoleniowych.
W przyszłości DeepScribe będzie można nawet wykorzystać do określania pochodzenia artefaktów znajdowanych na ważnych stanowiskach archeologicznych, co znacząco wyeliminuje trudności, z jakimi często spotykają się archeolodzy.
Organ zrzeszający krajowe organy nadzorujące prywatność w Europie poinformował w czwartek, że powołał grupę zadaniową zajmującą się ChatGPT
Duńscy i amerykańscy naukowcy współpracowali nad opracowaniem systemu sztucznej inteligencji o nazwie life2vec, zdolnego do przewidywania czasu śmierci człowieka z dużą dokładnością.
Algorytm sztucznej inteligencji o nazwie Audioflow może nasłuchiwać dźwięku oddawania moczu, aby skutecznie i skutecznie identyfikować nieprawidłowe wypływy moczu i powiązane z nimi problemy zdrowotne pacjenta.
Starzenie się i spadek liczby ludności Japonii spowodował, że w kraju brakuje znacznej liczby młodych pracowników, szczególnie w sektorze usług.
Użytkownik Reddita o imieniu u/LegalBeagle1966 jest jednym z wielu użytkowników zakochanych w Claudii, dziewczynie przypominającej gwiazdę filmową, która często udostępnia na tej platformie uwodzicielskie selfie, nawet nagie.
Microsoft właśnie ogłosił, że w jego programie AI for Good weźmie udział 12 kolejnych firm technologicznych.
Użytkownik @mortecouille92 wykorzystał moc narzędzia do projektowania graficznego Midjourney i stworzył wyjątkowo realistyczne wersje słynnych postaci Dragon Ball, takich jak Goku, Vegeta, Bulma i starszy Kame. .
Po prostu dodając pewne warunki lub konfigurując pewne scenariusze, ChatGPT może udzielić bardziej trafnych odpowiedzi na Twoje zapytania. Przyjrzyjmy się sposobom poprawy jakości odpowiedzi ChatGPT.
Midjourney to system sztucznej inteligencji, który wywołał ostatnio „gorączkę” w społeczności internetowej i świecie artystów ze względu na niezwykle piękne obrazy, które nie ustępują tym, które tworzą prawdziwi artyści.
Kilka dni po ogłoszeniu przez Chiny wybuchu epidemii, mając dostęp do danych dotyczących globalnej sprzedaży biletów lotniczych, system sztucznej inteligencji BlueDot w dalszym ciągu dokładnie przewidywał rozprzestrzenianie się wirusa korona z Wuhan do Bangkoku, Seulu, Tajpej i Tokio.