Kebangkitan GPU Unit Pemrosesan Grafis (GPU) telah menjadi sangat penting dalam revolusi pembelajaran mendalam. Awalnya dirancang untuk menangani grafik komputer dan pemrosesan gambar, GPU sangat efisien dalam melakukan operasi matriks dan vektor yang menjadi inti pembelajaran mendalam. Kemampuan Pemrosesan Paralel: GPU dapat menjalankan ribuan utas secara bersamaan, menjadikannya ideal untuk komputasi skala besar dan paralel dalam pembelajaran mendalam. Penskalaan Ekonomis: Teknologi CUDA NVIDIA, yang digunakan dalam banyak produk, telah memudahkan pengembang untuk menskalakan model pembelajaran mendalam secara ekonomis. Serbaguna: Selain pembelajaran mendalam, GPU serbaguna, mendukung berbagai tugas komputasi. Pengenalan TPU Google mengembangkan Unit Pemrosesan Tensor (TPU), yang dirancang khusus untuk…

Benchmark USACO untuk Evaluasi Ketat Model Bahasa Kode Pembuatan kode telah menjadi area penting untuk mengevaluasi dan menerapkan Model Bahasa Besar (LLM). Namun, banyak benchmark pengkodean saat ini, seperti HumanEval dan MBPP, telah mencapai tingkat solusi di atas 90% karena model bahasa semakin besar dan teknik inferensi baru telah dibuat. Kejenuhan ini menunjukkan perlunya benchmark yang lebih sulit yang dapat menyoroti keterbatasan model dan teknik inferensi yang ada sekaligus menawarkan saran untuk meningkatkan kapasitas model ini untuk penalaran algoritmik. Pemrograman kompetitif menawarkan jalan yang baik untuk ditempuh dalam hal ini. Ini dimaksudkan untuk mengevaluasi secara objektif baik pengembangan algoritma unik…

Pendahuluan Pencarian vektor adalah komponen penting dari banyak algoritma pembelajaran mesin. Untuk mengatasi kebutuhan akan pencarian kesamaan vektor yang efisien, peneliti Google AI memperkenalkan pustaka pencarian vektor ScaNN. Batasan Metode Pencarian Vektor Saat Ini Metode saat ini untuk menghitung kesamaan vektor berfungsi dengan baik untuk kumpulan data kecil. Namun, dengan pertumbuhan kumpulan data dan aplikasi baru, permintaan akan peningkatan skalabilitas dan kinerja terus meningkat. SOAR: Peningkatan Algoritmik SOAR (Spilling with Orthogonality-Amplified Residuals) adalah peningkatan algoritmik pada ScaNN yang dirancang untuk mempercepat pencarian vektor sekaligus mengurangi beban kerja. Redundansi yang Efektif dan Efisien Metode yang digunakan saat ini untuk ScaNN menggunakan…

Kemajuan teknologi yang pesat mengubah industri analisis data. Kecerdasan buatan (AI) dengan cepat mengubah alur kerja, berpotensi mengotomatiskan aktivitas dan menghasilkan wawasan yang lebih mendalam. Apa itu Briefer? Briefer adalah perusahaan rintisan AI yang menawarkan antarmuka seperti Notion yang menyederhanakan eksekusi kode SQL dan Python, kolaborasi melalui komentar dan pengeditan waktu nyata, dan koneksi langsung ke sumber data. Briefer juga meluas ke lingkungan komputasi sehingga pengguna dapat memilih yang terbaik untuk kebutuhan proyek mereka. Fitur Utama Eksplorasi, Analisis, dan Visualisasi Data yang Efisien: Klien dapat memfasilitasi eksplorasi, analisis, dan visualisasi data yang efisien, serta mengomunikasikan dan menyajikan wawasan dengan lebih…

Pengantar Jaringan saraf dalam seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) telah merevolusi berbagai tugas visi komputer, dari klasifikasi gambar hingga deteksi dan segmentasi objek. Seiring model tumbuh lebih besar dan lebih kompleks, akurasinya pun meningkat. Namun, menyebarkan raksasa yang haus sumber daya ini pada perangkat dengan daya komputasi terbatas, seperti sistem tertanam atau platform tepi, menjadi semakin menantang. Distilasi Pengetahuan Distilasi pengetahuan (Gbr. 2) muncul sebagai solusi potensial, menawarkan cara untuk melatih model “murid” yang ringkas dipandu oleh model “guru” yang lebih besar. Ide utamanya adalah mentransfer pengetahuan guru ke murid selama pelatihan, menyaring keahlian guru. Tetapi proses ini memiliki serangkaian…

Pemeliharaan Prediktif dalam Sistem Jaringan Pemeliharaan prediktif memprediksi kemungkinan kegagalan peralatan dan melakukan pemeliharaan untuk mencegahnya. Pendekatan ini memanfaatkan AI untuk memastikan waktu aktif yang tinggi dan mengurangi biaya operasional. Pengumpulan Data: Sensor dan perangkat IoT mengumpulkan data besar dari peralatan jaringan, termasuk metrik seperti suhu, tingkat getaran, dan jam operasional. Model Pembelajaran Mesin: Algoritma AI menganalisis data historis untuk mengidentifikasi pola dan anomali yang mendahului kegagalan peralatan. Penjadwalan Pemeliharaan: Berdasarkan prediksi AI, pemeliharaan dapat dijadwalkan secara proaktif selama jam-jam sepi untuk meminimalkan gangguan. Manfaat: Waktu Henti yang Berkurang: Dengan memprediksi kegagalan sebelum terjadi, pemeliharaan prediktif membantu meminimalkan waktu henti…

Sistem Berbasis Agen dalam Kecerdasan Buatan Sistem berbasis agen dalam Kecerdasan Buatan (AI) memungkinkan agen AI menjalankan tugas secara mandiri dalam lingkungan digital. Mengembangkan agen cerdas yang dapat memahami instruksi kompleks dan berinteraksi secara dinamis dengan lingkungannya merupakan tantangan teknologi yang signifikan. Tantangan dalam Desain Agen Masalah umum dalam desain agen adalah ketergantungan pada teknik pemrograman yang canggih. Secara tradisional, agen dibangun menggunakan metode intensif kode, yang memerlukan pemahaman mendalam tentang API tertentu dan sering kali membatasi fleksibilitas. Pendekatan semacam itu dapat menghambat inovasi dan aksesibilitas, membatasi potensi aplikasi agen AI di luar domain khusus. Penelitian yang Ada Penelitian yang…

Tantangan Validasi AI Kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin, dan statistik terus berkembang, mendorong batas kemampuan mesin untuk belajar dan memprediksi. Namun, validasi metode AI baru sering bergantung pada ketersediaan data dunia nyata berkualitas tinggi. Peneliti sering kali bergantung pada kumpulan data simulasi yang mungkin tidak sepenuhnya menangkap kompleksitas lingkungan alami, yang berpotensi mengacaukan efektivitas metode ini ketika diterapkan di luar pengaturan laboratorium. Solusi: Ruang Kausal Sebuah tim ahli statistik dari ETH Zurich mengembangkan solusi inovatif yang disebut ruang kausal. Perangkat ini adalah lingkungan terkendali yang dapat memanipulasi dan mengukur berbagai fenomena fisik, memungkinkan pembuatan berbagai jenis data, termasuk deret waktu…

Pendahuluan Wajah manusia adalah media dinamis yang mampu mengekspresikan emosi dan membangun koneksi dalam konteks multimedia dan komunikasi. Wajah berbicara yang dihasilkan AI merupakan kemajuan dengan implikasi potensial di berbagai bidang. Ini termasuk meningkatkan komunikasi digital, meningkatkan aksesibilitas bagi individu dengan gangguan komunikasi, merevolusi pendidikan melalui bimbingan AI, dan menawarkan dukungan terapeutik dan sosial dalam pengaturan perawatan kesehatan. Teknologi ini bertujuan untuk memperkaya interaksi manusia-AI dan membentuk kembali berbagai bidang. Tantangan dalam Pembuatan Wajah Berbicara Berbagai pendekatan telah muncul untuk membuat wajah berbicara dari audio, namun teknik saat ini masih belum mencapai keaslian ucapan alami. Meskipun akurasi sinkronisasi bibir telah…

Pendanaan Non-Dilutif Pendanaan non-dilutif mengacu pada modal yang diterima tanpa harus menjual saham perusahaan. Jenis pendanaan ini sangat penting bagi startup karena membantu mempertahankan kepemilikan dan kendali sambil tetap memfasilitasi pertumbuhan dan inovasi. Program pemerintah adalah sumber utama dana non-dilutif, memberikan bantuan keuangan melalui hibah, kredit pajak, dan subsidi yang dirancang khusus untuk mendukung penelitian dan pengembangan (R&D) di industri teknologi tinggi seperti AI. Mengidentifikasi Hibah dan Subsidi yang Tepat Langkah pertama bagi startup AI dalam mengakses pendanaan pemerintah adalah mengidentifikasi hibah dan subsidi yang tepat. Pemerintah di seluruh dunia telah menyadari potensi AI dan semakin menawarkan program dukungan yang…