NVIDIA AI-Powered Cybersecurity улучшает обнаружение угроз благодаря анализу в реальном времени, автоматизации и масштабируемости. Высокоскоростная сеть и параллельная обработка позволяют быстрее обнаруживать угрозы и реагировать на них, минимизируя время простоя и обеспечивая непрерывность бизнеса.
Amazon Q Business - это генеративный помощник на базе искусственного интеллекта для предприятий, интегрирующийся с такими платформами, как Smartsheet, для более глубокого анализа и управления задачами. Smartsheet сочетает в себе простоту работы с электронными таблицами и функции совместной работы, что приносит пользу организациям по всему миру.
Пуассоновская регрессия предсказывает числовые значения на основе данных с пуассоновским распределением. Демонстрация на C# демонстрирует обучение модели и точность предсказания.
В части 3 «Использование Amazon Bedrock» представлена новая система оценки заявок на RAG в здравоохранении, обеспечивающая точные и соответствующие контексту ответы. Подход LLM-as-a-judge устанавливает эталоны для оценки медицинских RAG, оптимизируя параметры базы знаний для надежных приложений ИИ в здравоохранении.
В части 2 «Глубокое погружение в LLM» рассматривается обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) - критический этап обучения LLM. RL позволяет моделям учиться на собственном опыте, превосходя человеческие знания, как это было показано в AlphaGo от DeepMind.
Предлагаемые изменения в законе об авторском праве отдают приоритет искусственному интеллекту, а не человеческому творчеству, что вызывает споры среди художников. Подлинное творчество кроется в человеческом воображении и обучении, а не в ограничениях искусственного интеллекта.
Автор рассказывает об освоении AWS DeepRacer в физическом мире на AWS re:Invent 2024, делится стратегией и деталями реализации для достижения успеха. Преодоление таких проблем, как проблемы с рулевым управлением и калибровкой модели, внедрение патча геометрии рулевого управления Аккермана для реалистичного поведения и повышения производительности.
Защитные ограждения ИИ - важнейшие инструменты для обеспечения этичности, безопасности и надежности систем ИИ, защиты от токсичности, предвзятости и рисков для конфиденциальности. Эти средства защиты способствуют повышению доверия к приложениям ИИ, выявляя вредоносный контент, защищая конфиденциальные данные и обеспечивая точность результатов.
«TDS ищет авторов для написания материалов по науке о данных, искусственному интеллекту, ML и программированию. TDS - это ведущий сайт о науке о данных, который теперь работает на собственной платформе.»
Ученые Массачусетского технологического института открыли системы TIGR, компактные РНК-направляемые инструменты для точного редактирования ДНК, которые могут найти потенциальное терапевтическое применение. Команда Чжана использовала природное разнообразие, чтобы обнаружить универсальные белки, связанные с TIGR, и тем самым продемонстрировала возможности использования биологических механизмов д...
ИИ опережает человека в соревнованиях, но задачи подстроены против нас. Генеральный директор Anthropic предсказывает, что ИИ скоро превзойдет человека во всех областях.
Компания Ocado сокращает сотни рабочих мест в сфере технологий, используя искусственный интеллект для повышения производительности инженерной команды. В прошлом году компания сократила 1 000 должностей из 20 000 сотрудников.
Отладка NaN в моделях искусственного интеллекта может стать неприятной проблемой, но специальный инструмент может помочь отловить и проанализировать эти случаи. Используя PyTorch Lightning, обратный вызов NaNCapture может эффективно обрабатывать значения NaN во время обучения.
ByteDance использует машинное обучение для понимания видео и создания контента, сотрудничая с AWS для повышения удобства пользователей и отметки неприемлемого контента. Мультимодальные LLM революционизируют возможности ИИ, обеспечивая более естественное взаимодействие и открывая двери для новых возможностей в области технологий и пользовательского опыта.
LLaDA представляет новый подход к генерации текста с использованием диффузионного процесса, бросая вызов традиционным авторегрессионным моделям. Существующие модели LLM сталкиваются с такими ограничениями, как вычислительная неэффективность, что мотивирует разработку LLaDA.