Amazon SageMaker Feature Store представляет собой API BatchWriteRecord для высокопроизводительной загрузки данных, а также API ListRecords, который позволяет просматривать идентификаторы записей для более эффективного управления данными.
Компания Salesforce оптимизировала систему Agentforce AI с использованием платформы Amazon SageMaker, что позволило сократить затраты в 8 раз. Благодаря использованию новой технологии размещения компонентов, они достигли соответствия требованиям высокой доступности (HA) для своих моделей, устранив единые точки отказа.
Компания Decathlon, международный ритейлер спортивных товаров, использует систему Chronos-2 для точного прогнозирования спроса, что позволяет оптимизировать работу цепочки поставок. Благодаря тщательной оценке, компания Decathlon выбрала Chronos-2 из-за более высокой точности и меньшей сложности в эксплуатации.
Функции белков определяются их структурой, а не только последовательностью. Новая платформа искусственного интеллекта PottsMPNN улучшает разработку белков за счет понимания взаимосвязи между последовательностью и энергетическим состоянием.
Команды, занимающиеся созданием контента, сталкиваются с высоким спросом на ресурсы и необходимость внесения изменений, но при этом испытывают трудности из-за разрозненных рабочих процессов. Amazon Quick, fal и MCP предлагают комплексное решение для эффективного создания медиаконтента и совместной работы.
Сервис Amazon Bedrock теперь поддерживает модели OpenAI GPT-5.6 под названиями Terra и Luna в Индии для обработки данных на локальном уровне, включая финансовые услуги и здравоохранение. Возможность работы с данными в пределах страны позволяет обрабатывать большие объемы текстовой информации и код, обеспечивая соответствие требованиям по хранению данных.
Переход GoDaddy на платформу Amazon Quick сократил время отрисовки панели управления с 15 минут до менее чем 5 секунд, что позволило сэкономить 15 000 часов в год. Этот переход позволил принимать решения на основе данных во всей компании и предоставил всем сотрудникам возможность самостоятельно анализировать данные.
Подготовка данных имеет решающее значение для успешных проектов тонкой настройки с учителем. Три ключевых подхода – продолжение предварительного обучения, тонкая настройка с учителем и тонкая настройка с подкреплением – помогают преодолеть разрыв между возможностями модели и потребностями производства.
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали систему CrysVCD, которая повышает стабильность материалов и позволяет создавать высокопроизводительные продукты, такие как микросхемы. Эта система улучшает процесс создания материалов, обеспечивая соблюдение основных химических принципов, что приводит к появлению более пригодных для использования вариантов.
Сервис Amazon OpenSearch Service MCP Apps упрощает процессы мониторинга и анализа данных благодаря интерактивным визуализациям, которые отображаются вместе с текстовыми отчетами, что устраняет необходимость в ручной проверке информации в отдельной вкладке браузера. Это инновационное решение сокращает разрыв между аналитическими данными, полученными автоматически, и визуальным подтверждением, по...
Обучение моделей машинного обучения для задач регрессии может быть улучшено за счет использования метода раннего выхода с отслеживанием евклидова расстояния. Линейная регрессия с использованием алгоритма стохастического градиентного спуска (SGD) была впервые разработана Бернардом Видроу и Тедом Хоффом в 1960 году, что стало важным шагом на пути к современным достижениям в области искусственного...
Новые возможности Ray в Amazon SageMaker HyperPod позволяют интегрировать Ray с инфраструктурой, специально разработанной для обучения и развертывания моделей. Теперь специалисты по данным могут легко создавать кластеры Ray, управлять заданиями и получать доступ к панелям мониторинга из среды разработки SageMaker Studio.
Инженеры из Массачусетского технологического института разработали инструмент под названием "Extreme Event Aware", который генерирует вероятные экстремальные события, не опираясь на исторические данные. Этот метод помогает планировать действия в случае беспрецедентных событий, таких как ураган "Катрина", которые происходят раз в 100 лет.
Автоматическая коррекция и унификация метаданных на основе искусственного интеллекта трансформирует ручные процессы, поддерживая открытую науку и масштабируемость. Используя AWS, эта система автоматизирует выравнивание схем, предоставляет рекомендации по исправлению и обеспечивает проверку данных, что позволяет исследователям работать более эффективно, сохраняя при этом контроль над процессом.
Для создания фабрик искусственного интеллекта требуется комплексное проектирование всей инфраструктуры, а не только отдельных ускорителей. Технология NVLink Fusion обеспечивает соединение процессоров XPU с инфраструктурой искусственного интеллекта от NVIDIA для повышения производительности и ускорения вывода продукта на рынок.