Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Лидеры борьбы с голодом в США используют платформу Amazon Quick для достижения перемен.

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.

Strands Agents: Революция в области адаптивного интеллекта.

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...

Повышение безопасности с помощью AWS PrivateLink.

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.

Освойте AWS Trainium с помощью torchtitan.

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.

Улучшение алгоритмов регрессии с использованием C# для работы с категориальными данными.

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...

Революционные решения для моделей внимания на платформе AWS Trainium2 с использованием PyTorch.

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.

Разблокировка моделей GPT на платформе Amazon Bedrock для выполнения вычислений в разных регионах.

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...

Улучшение возможностей многоязычного анализа с использованием модели GPT-OSS-20B на платформе SageMaker HyperPod.

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.

Обзор Amazon SageMaker JumpStart (2026).

Amazon SageMaker JumpStart предлагает тщательно подобранный каталог моделей искусственного интеллекта, шаблонов и блокнотов, что упрощает выбор и развертывание моделей машинного обучения. Ведущие поставщики, такие как Alibaba, NVIDIA и Google, предоставляют разнообразные модели для поиска, развертывания и настройки.

Pegasus 1.5: Максимальное обновление в Amazon Bedrock.

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.

Масштабирование решений на базе голосового искусственного интеллекта с использованием AWS Trainium.

Компания Deepgram использует чипы искусственного интеллекта от AWS для повышения эффективности, позволяя клиентам обрабатывать на 11-70% больше аудиоданных за ту же цену. Deepgram и AWS сотрудничают для оптимизации Nova-3 на процессорах Trainium2, что улучшает работу моделей преобразования речи в текст.

Ускорение распределенной инференции с использованием передачи данных KV на основе push-метода.

vLLM представляет собой коннектор NIXL, работающий по принципу "push", который обеспечивает эффективную передачу данных KV и сокращает время генерации первого токена. Тестирование показало, что в режиме "push" скорость генерации первого токена для модели Qwen3-32B на инстансах Amazon EC2 P5en с поддержкой EFA может быть в 3 раза выше по сравнению с режимом "pull".