Стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения и ещё 13 новости

Стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения

Существует четыре стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде: A/B-тестирование, Canary-развертывание, Interleaved-развертывание и Shadow-тестирование. Все они направлены на снижение рисков, связанных с новым развертыванием, и позволяют контролировать влияние изменений на пользователей.

A/B-тестирование предполагает разделение пользователей на две группы: контрольную группу, которая взаимодействует с текущей версией, и экспериментальную группу, которая взаимодействует с новой версией. Результаты сравниваются для оценки эффективности новой модели.

Canary-развертывание, в отличие от A/B-тестирования, начинается с предоставления доступа к новой модели лишь небольшому подмножеству пользователей. Если все идет хорошо, доступ расширяется.

Interleaved-развертывание представляет собой гибрид A/B-тестирования и Canary-развертывания. Оно позволяет одновременно тестировать несколько версий модели, чередуя их для каждого пользователя.

Shadow-тестирование предполагает отправку реальных данных в новую модель, но без влияния на ответы, предоставляемые пользователям. Это позволяет оценить производительность новой модели в реальных условиях, не подвергая пользователей риску.

Создание llm, осведомленной о неопределенности

Данная статья представляет собой реализацию кодирования для создания системы LLM, осведомленной о неопределенности, с оценкой достоверности, самооценкой и автоматическим веб-поиском.

Система включает в себя три основных компонента: оценка достоверности, самооценка и автоматический веб-поиск. Оценка достоверности направлена на количественное определение уровня уверенности LLM в своих предсказаниях. Самооценка позволяет LLM критически оценивать свои собственные ответы и определять потенциальные ошибки. Автоматический веб-поиск позволяет LLM получать доступ к внешней информации для уточнения своих ответов и повышения их точности.

В процессе кодирования использовался подход, включающий в себя построение модели и ее последующее обучение. Модель обучалась на большом наборе данных, состоящем из текстовых и веб-данных. Для оценки достоверности использовалась техника Монте-Карло дроп-аут. Самооценка была реализована с помощью механизма обратной связи, при котором LLM оценивает свои собственные ответы на основе заданных критериев. Автоматический веб-поиск был реализован с использованием API поисковых систем.

Результаты показывают, что система демонстрирует улучшенную осведомленность о неопределенности по сравнению с традиционными LLM. Это приводит к более надежным и точным ответам, особенно в ситуациях, когда входные данные неоднозначны или неполны.

Новый набор данных для робототехники в здравоохранении и базовые модели

Представляем первый набор данных для робототехники в здравоохранении и основополагающие модели физического искусственного интеллекта для робототехники в здравоохранении.

Этот набор данных содержит более 100 000 взаимодействий, полученных от 10 участников, выполняющих общие задачи помощи пациентам, такие как кормление, протирание и помощь при вставании. Набор данных включает данные с датчиков, видео и данные о действиях человека. Данные были собраны с использованием специальной исследовательской платформы для робототехники, включающей в себя набор датчиков, в том числе камеры, датчики силы/момента и датчики прикосновения.

Для стимулирования исследований в области физического искусственного интеллекта мы также разрабатываем серию основополагающих моделей, обученных на этом наборе данных. Эти модели включают в себя модели для прогнозирования действий человека, оценки состояния объекта и планирования движений робота. Мы надеемся, что этот набор данных и модели ускорят разработку и внедрение роботов, способных безопасно и эффективно помогать людям в здравоохранении. набор данных модели

пять изменений для успеха в аналитике и искусственном интеллекте

Лидерам в области данных и аналитики (D&A) необходимо внести пять критических изменений, чтобы добиться успеха в аналитике и искусственном интеллекте (AI).

Первый сдвиг заключается в переходе от фокуса на технологии к фокусу на бизнес-результаты. Команды D&A часто слишком сосредоточены на технологиях и недостаточно на том, как аналитика и ИИ могут улучшить бизнес.

Второй сдвиг – переход от найма специалистов с конкретными навыками к найму специалистов с широким спектром навыков. Рынок труда для специалистов D&A быстро меняется, и компаниям необходимо нанимать людей, которые могут адаптироваться и учиться новому.

Третий сдвиг – переход от централизованных команд D&A к децентрализованным командам. Децентрализованные команды могут быстрее реагировать на меняющиеся потребности бизнеса, и они могут быть более инновационными.

Четвертый сдвиг – переход от управления данными к управлению активами данных. Данные следует рассматривать как актив, который необходимо управлять и защищать.

Пятый сдвиг – переход от пилотных проектов к масштабированию проектов ИИ. Многие компании проводят пилотные проекты ИИ, но не могут масштабировать их. Необходимо сосредоточиться на масштабировании успешных проектов ИИ.

ошибки основателей ai стартапов: советы экспертов

Советники стартапов, работающих в сфере искусственного интеллекта, замечают вещи, которые часто упускают основатели. Многие основатели не осознают, насколько важны данные для обучения моделей ИИ. Они сосредотачиваются на самой модели, забывая, что качество и количество данных определяют успех.

основатели часто недооценивают сложность получения и очистки данных. Данные необходимо собирать, размечать и проверять, что требует значительных ресурсов и времени. Если данные некачественные, модель ИИ будет выдавать неточные результаты.

Еще одна распространенная ошибка – игнорирование необходимости непрерывного обучения и мониторинга модели. Модели ИИ не статичны, их производительность со временем ухудшается, если они не обновляются. Необходимо регулярно собирать новые данные, переобучать модель и отслеживать ее производительность.

Советники также отмечают, что основатели часто не учитывают влияние ИИ на бизнес-процессы. Внедрение ИИ требует изменений в организации, переобучения сотрудников и адаптации к новым способам работы. Важно заранее продумать, как ИИ будет интегрирован в бизнес-процессы и какие изменения потребуются.

Многие основатели фокусируются на создании самой продвинутой модели ИИ, не учитывая при этом потребности рынка. Важно понимать, какую проблему решает ИИ и есть ли на это решение спрос. Советники рекомендуют начинать с простых решений и постепенно их усложнять, ориентируясь на потребности пользователей.

Казначейство США опубликовало руководство по рискам ИИ для банков

Казначейство США опубликовало руководство по рискам, связанным с искусственным интеллектом (ИИ), для финансовых учреждений. Руководство призвано помочь этим учреждениям ответственно внедрять ИИ, одновременно управляя связанными с ним рисками.

В руководстве выделяются три основные категории рисков, связанных с ИИ: риски, связанные с управлением данными, риски, связанные с моделью, и риски, связанные с операциями. Риски управления данными включают в себя вопросы качества, полноты и актуальности данных, используемых для обучения моделей ИИ. Риски, связанные с моделью, включают в себя вопросы предвзятости, объяснимости и устойчивости моделей ИИ. Операционные риски включают вопросы безопасности, отказоустойчивости и масштабируемости систем ИИ.

Руководство предлагает финансовым учреждениям ряд рекомендаций по управлению рисками, связанными с ИИ. Эти рекомендации включают в себя разработку и внедрение надежных рамок управления данными, проведение тщательной проверки моделей ИИ перед их развертыванием и мониторинг производительности систем ИИ в течение их жизненного цикла.

исследования показывают: общение с человеком эффективнее, чем с ai

Новое исследование взаимодействия студентов с чат-ботами и незнакомыми людьми показало, что общение со случайным человеком даёт больше возможностей для установления связи, чем общение с большой языковой моделью.

В Лондоне судья отклонил показания свидетеля после того, как выяснилось, что мужчине оказывали помощь через очки с дополненной реальностью. Он утверждал, что это произошло из-за ChatGPT.

Компания Opentrons представила инструменты визуализации для автоматизации лаборатории с использованием искусственного интеллекта.

Исследование Изображение свидетеля Opentrons

google musicfx dj: ai для создания музыки по запросу

Google представила MusicFX DJ, инструмент для создания музыки с использованием искусственного интеллекта, доступный для широкой публики. Этот инструмент позволяет пользователям генерировать музыку, вводя текстовые подсказки. Например, можно попросить MusicFX DJ создать музыку в стиле "джаз с пианино и саксофоном".

MusicFX DJ использует технологию векторов звука, разработанную Google, для создания музыки. Эта технология была представлена в исследовательской работе в 2023 году. В отличие от других моделей генерации музыки, MusicFX DJ не предназначен для создания полных музыкальных треков, а скорее для генерации коротких музыкальных отрывков, которые могут быть использованы в качестве основы для более длинных композиций или для создания уникальных звуковых эффектов.

MusicFX DJ можно использовать бесплатно через веб-интерфейс, но с некоторыми ограничениями. Пользователи могут создавать до 30 секунд музыки за раз и ограничены определенным количеством генераций в день. Премиум-подписка, которая будет доступна в будущем, снимет эти ограничения и предложит дополнительные функции, такие как экспорт в форматах высокого качества и возможность коммерческого использования сгенерированной музыки.

ethermed и visiquate объединили усилия для автоматизации доходов

ethermed и VisiQuate объединили усилия для преобразования автоматизации цикла доходов.

66degrees объявила о запуске Paradigm.

5 инструментов для локального запуска llm в 2026 году

В 2026 году специалисты по данным могут рассмотреть следующие пять вариантов самостоятельного хостинга: Ollama, LocalAI, PrivateGPT, OpenOrca и LM Studio. Эти инструменты позволяют запускать большие языковые модели (LLM) локально, обеспечивая конфиденциальность и контроль над данными.

ollama позволяет легко запускать, управлять и развертывать LLM на локальной машине. Он поддерживает различные модели и предлагает простой интерфейс командной строки.

localai предоставляет платформу для развертывания LLM в локальной инфраструктуре, включая поддержку графических процессоров для ускорения вычислений. Он позиционируется как решение для тех, кто нуждается в полном контроле над своей LLM.

privategpt предназначен для работы с документами и конфиденциальными данными. Он позволяет создавать чат-боты и приложения, которые используют LLM для анализа и ответа на вопросы на основе локальных документов.

openorca является фреймворком для обучения и тонкой настройки LLM. Он предоставляет инструменты для экспериментов и разработки новых моделей, ориентированных на конкретные задачи.

lm studio позволяет пользователям искать, загружать и запускать LLM прямо на своем компьютере. Он поддерживает различные форматы моделей и предлагает удобный графический интерфейс.

ntt data и nvidia создают фабрики ии для предприятий

NTT DATA и NVIDIA сотрудничают, чтобы предоставить предприятиям решения для масштабирования искусственного интеллекта (ИИ). Они планируют создать "фабрики ИИ" для предприятий, используя платформу NVIDIA AI Enterprise и опыт NTT DATA в интеграции систем и разработке приложений.

Эти фабрики ИИ будут предоставлять комплексную среду для разработки, обучения и развертывания моделей ИИ. NTT DATA будет оказывать услуги по консалтингу, разработке и поддержке, помогая клиентам внедрять ИИ в свои бизнес-процессы.

Сотрудничество направлено на ускорение внедрения ИИ в различных отраслях, включая финансовый сектор, здравоохранение, производство и розничную торговлю. Решения будут доступны через облако и локально.

NTT DATA и NVIDIA также планируют совместно разрабатывать новые инструменты и платформы для упрощения процесса разработки и развертывания ИИ. Это включает в себя инструменты для автоматизации машинного обучения, управления данными и мониторинга производительности моделей.

digital detox & screen time statistics 2025: zenity fedramp

digital detox & screen time statistics 2025

В 2025 году будут представлены статистические данные о цифровом детоксе и времени, проведенном у экрана.

zenity earns fedramp in process status for ai agent protection

Zenity получила статус "В процессе" в рамках программы FedRAMP для защиты AI-агентов.

moonshot ai представляет attention residuals для лучшего масштабирования

Компания Moonshot AI выпустила 𝑨𝒕𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑹𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒂𝒍𝒔, новую технологию, призванную заменить фиксированное смешивание остатков глубиной внимания для лучшего масштабирования в трансформерах.

Фиксированное смешивание остатков, которое обычно используется в трансформерах, может стать узким местом при масштабировании моделей. 𝑨𝒕𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑹𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒂𝒍𝒔 решает эту проблему, используя глубину внимания для более эффективного смешивания остатков.

Технология позволяет достичь лучшего масштабирования в трансформерах, что означает, что модели могут становиться больше и мощнее без значительного увеличения вычислительных затрат.

илон маск перестраивает xai «с нуля»

Илон Маск перестраивает свою компанию xAI «с нуля». Это следует из сообщения, опубликованного Маском в X.

Маск утверждает, что первоначальный подход к обучению модели был ошибочным, и команда xAI перешла к новому методу. Он не предоставил подробностей о конкретных изменениях, но отметил, что это включает в себя «переработку архитектуры» и «пересмотр обучающих данных».

Компания xAI была основана в июле 2023 года. Ее цель — создавать передовые системы искусственного интеллекта. Первым продуктом xAI должна стать чат-бот, конкурирующий с ChatGPT.