Оценка плотности имеет решающее значение в статистическом анализе, восстанавливая функции плотности вероятности для различных задач. Такие методы, как гистограммы и оценщики плотности ядра, играют ключевую роль в анализе распределений и помогают в задачах классификации.
Выбор оборудования и время обучения влияют на энергопотребление, водопотребление и углеродный след при обучении моделей ИИ. Более длительное время обучения может снизить энергоэффективность на 0,03 % в час, что подчеркивает экологические издержки внедрения ИИ.
Роботы с искусственным интеллектом, использующие технологии NVIDIA для промышленной автоматизации, были представлены на выставке Automate компаниями KUKA, Standard Bots, UR и Vention. Синтетические данные NVIDIA ускоряют процесс обучения роботов, революционизируя процесс разработки роботов для различных задач.
Новая технология FaceAge.Age использует селфи для научной оценки старения, приближая персонализированный уход за кожей к реальности.
Amazon EKS и Bedrock создают масштабируемые и безопасные решения RAG для генеративных приложений ИИ на AWS, используя дополнительные данные для получения точных ответов. Используя управляемые группы узлов EKS, решение автоматизирует предоставление ресурсов и эффективно масштабируется в зависимости от спроса, повышая производительность и безопасность.
Крупные технологические компании используют человеческий язык в интересах искусственного интеллекта, заставляя доверять продуктам как инструментам для совместной работы. Автор ставит под сомнение изображение книги с помощью ChatGPT, подчеркивая предостережение против использования больших языковых моделей для самовыражения.
Nvidia продаст сотни тысяч чипов искусственного интеллекта в Саудовской Аравии, а Cisco сотрудничает с G42 в ОАЭ для развития сектора искусственного интеллекта. Во время поездки по странам Персидского залива Трамп рассказал о саудовских обязательствах перед американскими технологическими компаниями на сумму 600 млрд долларов.
Audible, бренд Amazon, представит более 100 голосов, созданных искусственным интеллектом, для аудиокниг на разных языках. Технология искусственного интеллекта будет использоваться для озвучивания, а также для перевода, который будет предлагаться избранным издательствам.
Инициатива MIT «Формирование будущего работы» превращается в Центр неравенства Джеймса М. и Кэтлин Д. Стоун, который занимается вопросами распределения богатства и влияния технологий на рабочую силу. Возглавляемый выдающимися учеными, центр стремится продвигать исследования, информировать политиков и привлекать общественность к решению важнейших экономических проблем.
Протокол Model Context Protocol (MCP) необходим для интеграции пользовательских инструментов с Claude Desktop, обеспечивая централизованный способ управления инструментами в различных интерфейсах. По сравнению с традиционными методами, такими как RAG, MCP обеспечивает бесшовную интеграцию без необходимости создавать собственный сервер с нуля.
Недавние большие языковые модели, такие как o1/o3 от OpenAI и R1 от DeepSeek, используют цепочку мыслей (CoT) для глубокого мышления. Новый подход, PENCIL, бросает вызов CoT, позволяя моделям стирать мысли, повышая эффективность рассуждений.
WebAssembly расширяет возможности браузера за пределы HTML, CSS и JavaScript. Библиотека Pyodide позволяет выполнять Python-код в браузере, что полезно для специалистов по изучению данных и ML.
Автоматизированные рабочие процессы часто нуждаются в человеческом одобрении; масштабируемая система ручного одобрения была построена с использованием AWS Step Functions, Slack, Lambda и SNS. Решение включает в себя машину состояний с паузой для принятия решения человеком и сообщением в Slack для утверждения.
Amazon Q Business предлагает масштабируемую помощь ИИ для команд ИТ-поддержки, повышая производительность с помо Благодаря интеграции с Jira и настройке баз знаний Amazon Q оптимизирует процессы устранения неполадок, сокращая время и усилия на решение ИТ-задач.
Обучение линейных SVR является сложной задачей из-за не поддающейся исчислению дифференцируемой функции потерь, что привело к исследованию PSO в сравнении с эволюционными алгоритмами. Использование PSO для обучения линейной SVR дало превосходные результаты, продемонстрировав важность настройки параметров для оптимизации прогностических моделей.