Платформа Rescale, основанная на искусственном интеллекте, ускоряет инновации в области инженерии за счет интеграции высокопроизводительных вычислений (HPC), моделирования, симуляции и искусственного интеллекта. Они использовали AI-DLC на AWS для создания интеллектуального агента сортировки, что позволило снизить операционные издержки и ускорить процесс развертывания.
Amazon SageMaker AI представляет API для управления сеансами обучения, позволяющие пользователям запускать сеансы, использующие графические процессоры, из своих собственных Python-процессов. Пользователи могут использовать такие операции, как forwardbackward() и optimstep(), чтобы настраивать циклы обучения без необходимости управлять инфраструктурой, что позволяет быстро проводить эксперименты...
Компания IskayPet решила проблему недостатка знаний, создав корпоративного помощника на базе управляемых баз знаний Amazon Bedrock. Этот помощник отвечает на вопросы сотрудников на четырех языках в трех странах, не требуя инфраструктуры для извлечения информации (RAG), что повышает эффективность и точность работы.
Компания NVIDIA расширяет платформу Cosmos, предлагая новые инструменты и шаблоны для создания моделей мира, занимая лидирующие позиции в рейтингах открытых моделей. Компании, такие как Porsche и ANYbotics, используют шаблоны Cosmos Data Factory для ускорения разработки систем искусственного интеллекта, работающих с физическим миром.
Реализация регрессии методом случайного леса с использованием алгоритма обучения Extra Tree показала точность 81% на обучающих данных и 70% на тестовых данных. Алгоритм Extra Trees менее эффективен, чем стандартные деревья решений, но он быстрее в обучении и может улучшить общую точность прогнозов.
Фреймворк адаптивного агентного интеллекта (AAIF) использует небольшие языковые модели (SLM) для выполнения рутинных задач и облачные модели для обработки сложных запросов, что позволяет снизить затраты и задержки. Три уровня AAIF – интеллектуальная оркестровка, локальная обработка и облачная обработка – оптимизируют работу искусственного интеллекта для различных типов задач, демонстрируя гибки...
Подключите локальные данные к сервису Amazon Quick с помощью защищенного соединения через частную сеть, что снижает вероятность атак и обеспечивает соответствие требованиям безопасности. Amazon Quick предлагает возможности поиска, анализа и автоматизации на основе искусственного интеллекта в приватной и безопасной среде для обработки пользовательских запросов и получения данных.
Обучите модель Qwen3 тремя способами на одном экземпляре trn2.48xlarge, используя технологию torchtitan на процессорах AWS Trainium. Настройте реализацию модели и ядра для вашей рабочей нагрузки с помощью интерфейса Neuron Kernel Interface (NKI) и ядер MoE.
Миссия организации U.S. Hunger заключается не только в предоставлении еды, но и в понимании потребностей семей. Личная заинтересованность президента Рика Уиттеда способствует росту организации и ее инновационному использованию платформы Amazon Quick для анализа данных.
Канадские организации, использующие Amazon Bedrock, теперь могут получить доступ к новейшим моделям OpenAI, включая GPT-6, в канадских регионах AWS с возможностью использования ресурсов из других регионов. Доступные в Канаде модели предлагают широкий спектр возможностей, от сложных вычислений до быстрой и экономичной работы, поддерживая текстовые и графические входные данные с контекстным окном...
Моя реализация на C# для оценки кредитоспособности (GBR) соответствует результатам, полученным с использованием библиотеки scikit-learn, и позволяет точно прогнозировать доход на основе пола, возраста, города, роста и психологических характеристик. Эта реализация на C# обеспечивает подробные объяснения результатов прогнозирования, демонстрируя ее эффективность и прозрачность в задачах машинного...
Модель GPT-OSS-20B испытывает трудности с многоязычным анализом и часто использует английский язык. Тонкая настройка модели с использованием методов SFT и GRPO на платформе Amazon SageMaker HyperPod повышает точность работы с разными языками.
Компания i14 разработала модель Laplace 3B, основанную на механизме линейного внимания, чтобы решить проблемы масштабируемости традиционных больших языковых моделей. Сотрудничая с AWS, они оптимизировали эту модель для процессоров Trainium2, достигнув высокой скорости обучения и фиксированного объема памяти при выполнении вычислений.
Error during translation: [Errno 110] Connection timed out
Компания TwelveLabs выпустила Pegasus 1.5 на платформе Amazon Bedrock. Это модель обработки видео, которая преобразует видео в структурированные метаданные. Pegasus 1.5 предлагает метаданные, основанные на времени, поддержку мультимодальных запросов и обработку данных в реальном времени, что значительно расширяет возможности анализа видео.