AWS wypuszcza GraphStorm v0.5, narzędzie AI do walki z oszustwami w czasie rzeczywistym. Nowa wersja upraszcza wdrażanie modeli GNN do jednego polecenia.
Jakub Majewski
Naukowcy użyli AI do modelowania redukcji toksycznego chromu. Model Gradient Boosting osiągnął 97,5% dokładności, zastępując drogie eksperymenty w laboratorium.
Czy AI zakończy erę freelancerów? Analityk Parkev Tatevosian z The Motley Fool bije na alarm. Rosnąca skuteczność AI zagraża modelowi biznesowemu platformy Fiverr.
Szukanie pracy to walka z botami rekrutacyjnymi. Sztuczna inteligencja staje się kluczowym sojusznikiem kandydatów, optymalizując CV i trenując przed rozmową.
Kalifornia wprowadza przełomową ustawę o przejrzystości AI, SB 53. Prawo zmusza gigantów do publikowania procedur bezpieczeństwa i chroni sygnalistów.
Szef technologii w Google’u twierdzi, że AI nie jest “sztuczna”. Jej rozwój to lustrzane odbicie ewolucji ludzkiego mózgu, a kluczem do wszystkiego jest współpraca.
Sztuczna inteligencja ma ratować miasta przed katastrofą klimatyczną. Analiza 2300 badań ujawnia, że naukowcy ignorują LLM‑y i skupiają się na innych rozwiązaniach.
Wyjaśnialne uczenie przez wzmacnianie (Explainable Reinforcement Learning, XRL) to podejście łączące techniki uczenia przez wzmacnianie z metodami wyjaśniania decyzji podejmowanych przez modele. Celem jest stworzenie systemów, które nie tylko uczą się optymalnych działań na podstawie nagród i kar, ale także potrafią w sposób zrozumiały dla człowieka uzasadnić swoje wybory.
Czym jest wyjaśnialne uczenie przez wzmacnianie?
Uczenie…
Jak pogodzić generatywną AI z wartościami edukacji jezuickiej? Dyskusja o przyszłości nauczania, etyce i roli technologii w formacji osobistej studentów.
Fusy z kawy w drukarce 3D, osad z kopalni jako źródło cennych metali. Studenci z USA pokazują, że przyszłość technologii rodzi się z pozornie bezużytecznych rzeczy.