Метка: обучение

EHRs и агентный ИИ: баланс между человеческим и автоматизированным взаимодействием >>

Электронные медицинские карты и агентский ИИ: баланс между человеческим и автоматизированным сотрудничеством Агенты искусственного интеллекта, координирующие задачи в рамках рабочих процессов здравоохранения, были темой обсуждения на HIMSS25. Ожидается, что в следующем году ИИ будет осторожно продвигаться дальше прослушивания окружающей среды, чтобы осуществить новую автоматизацию в электронных медицинских картах. Андреа Фокс — 18 марта 2025 г. […]

Трамп подписал указ, направленный на ликвидацию Министерства образования «раз и навсегда».

Конгресс и федеральное законодательство препятствуют закрытию агентства, которое управляет федеральными займами для колледжей, отслеживает успеваемость студентов и поддерживает программы для студентов с ограниченными возможностями. Президент Трамп заявил в четверг, что министерство продолжит выполнять важнейшие функции, такие как администрирование федеральной помощи студентам, включая займы и гранты, а также финансирование специального образования и округов с высоким уровнем […]

В 2024 году предприятия получили более 400 миллионов нежелательных и вредоносных писем.

Установка на нулевое доверие имеет решающее значение. В отчете говорится, что атаки через обратный прокси обходят 2FA, эксплуатируя доверие к поддельным логинам Фишинг по-прежнему остается доминирующим, составляя треть всех атак Резкий рост числа вредоносных URL-адресов, составляющих 22,7% стратегий кибератак Киберпреступники постоянно совершенствуют свою тактику, а электронная почта остается основным вектором атак. Новое исследование Hornetsecurity выявило […]

Последние тенденции в машинном обучении: трансформация отраслей и формирование будущего.

Подробнее об авторе Абишек Трехан. Машинное обучение (МО), подмножество искусственного интеллекта (ИИ), находится на передовой технологического прогресса в течение последних нескольких лет. По мере того, как его возможности продолжают расти, отрасли все чаще внедряют модели машинного обучения для улучшения процессов, улучшения принятия решений и предоставления более персонализированного клиентского опыта. От автоматизации до этических соображений, в […]

Оказывается, ChatGPT o1 и DeepSeek-R1 жульничают в шахматах, если проигрывают, что заставляет меня задуматься, стоит ли доверять ИИ что-либо.

У ИИ есть новый подход к финальной стадии Исследователи обнаружили, что ИИ будет жульничать, чтобы выиграть в шахматы Модели глубокого рассуждения более активны в мошенничестве Некоторые модели просто переписали доску в свою пользу. Исследователи обнаружили, что новейшие модели глубокого исследования ИИ начинают мошенничать в шахматах, если обнаруживают, что их переигрывают. Это, возможно, никого не удивит, […]

Школы в США возрождают уроки труда как средство защиты от будущего ИИ.

На самых удивительных современных курсах Америки студенты изучают практическую работу с деревом, металлами и машинами, получая возможность заняться прибыльной карьерой в старой школе . Школьные округа по всем США тратят десятки миллионов долларов на расширение и реконструкцию классов труда в старших классах для 21-го века. Они делают ставку на будущее ручных навыков, упускаемых из виду в цифровую эпоху, предлагая […]

Цветовые решения — дело непростое. Насколько сложным может быть использование цвета?

Насколько сложным может быть использование цвета? У нас есть множество новых цветовых пространств и цветовых форматов. Нам также необходимо обеспечить доступность и учитывать дальтонизм. И тогда встает вопрос о цветовой организации — от дизайнерских фишек до цветовых палитр для темного режима, сезонных кампаний и сценариев “снежинки”. Цветовые решения — дело непростое, особенно когда вам нужно добиться, чтобы цвет работал […]

Проблемы, связанные с созданием надежных машин.

автор: Автор: БЕН БРУБЕЙКЕР В наши дни алгоритмы используются повсеместно. Они определяют рекламу, которую мы видим в Интернете, проверяют заявки на работу, устанавливают цены на товары и услуги, а также выполняют множество других задач. Это делает еще более важным понимание того, как они могут работать неправильно — например, в результате утечки конфиденциальных персональных данных или […]

Позиция: Соображения относительно дифференцированного частного обучения с крупномасштабной государственной предварительной подготовкой.

Авторы: Флориан Трамер , Гаутам Камат , Николас Карлини Трое ученых-компьютерщиков написали статью, в которой утверждали, что традиционного подхода к дифференцированной конфиденциальности недостаточно для защиты конфиденциальной информации в эпоху моделей искусственного интеллекта, обученных на общедоступных данных со всего Интернета. Производительность дифференциально-частного машинного обучения может быть значительно повышена за счет использования возможностей трансферного обучения не-частных моделей, предварительно обученных на больших общедоступных наборах […]