Инженеры Массачусетского технологического института выпустили DrivAerNet++, набор данных из 8000 моделей автомобилей, позволяющий искусственному интеллекту быстро улучшить аэродинамику автомобиля, сократив расходы на исследования и разработки. Этот набор данных может привести к созданию более экономичных автомобилей и электромобилей с большим запасом хода, ускоряя автомобильные инновации для у...
Исследователи Массачусетского технологического института разработали методику под названием Score Distillation для создания высококачественных 3D-фигур из 2D-моделей, повышающую реалистичность без дорогостоящего повторного обучения. Этот прорыв расширяет возможности ИИ для помощи дизайнерам в создании реалистичных 3D-моделей, что было представлено на Конференции по нейронным системам обработки...
Настраиваемый плагин New Relic AI для Amazon Q Business упрощает реагирование на инциденты и принятие решений, сокращая время простоя и повышая качество обслуживания клиентов. Он решает такие ключевые проблемы, как переключение инструментов, доступность знаний и интерпретация данных, позволяя командам предотвращать проблемы и поддерживать высококачественный цифровой опыт.
NVIDIA представляет профессиональные сертификаты для специалистов по инфраструктуре ИИ и операциям, предлагая структурированные пути для повышения квалификации. Сертификаты дают профессионалам передовые навыки работы с инфраструктурой ИИ и операциями, что повышает перспективы карьерного роста.
Регрессия AdaBoost объединяет такие слабые обучающие системы, как дерево решений, k-NN и линейная регрессия. Результаты показывают, что нейронная сеть является лучшей по точности предсказания.
Amazon Q Business, генеративный ассистент с искусственным интеллектом, интегрируется с QuickSight для унифицированного разговорного взаимодействия со структурированными и неструктурированными источниками данных. Интеграция позволяет получать данные и визуализации из QuickSight в режиме реального времени, повышая точность и простоту ответов, предоставляемых Amazon Q Business.
Компании Syngenta и AWS совместно разработали ИИ Cropwise на базе Amazon Bedrock Agents, чтобы упростить выбор семян для фермеров и торговых представителей. Генеративный ИИ преобразует процесс принятия решений, предлагая персонализированные рекомендации в масштабах компании для более эффективного и точного процесса выбора.
Тим нашел утешение в ChatGPT, используя его как дневник, чтобы разобраться в своих супружеских трудностях с Джилл. Чатбот помог ему понять их разногласия и справиться с эмоциональными реакциями.
Опрос показывает отсутствие связи между преподавателями и учениками/родителями с IDD по вопросам ИИ в образовании. NVIDIA AI Podcast исследует потенциал ИИ в улучшении специального образования и инклюзии инвалидов с советником по специальным вопросам США Сарой Минкарой и председателем Специальной Олимпиады Тимоти Шрайвером.
Amazon SageMaker объявляет об обновлении инструментария для оптимизации выводов, включая спекулятивное декодирование и квантование FP8 для ускорения оптимизации генеративных моделей ИИ. Интеграция с TensorRT-LLM от NVIDIA для повышения производительности и сокращения времени развертывания, что позволяет достичь лучших в своем классе результатов за считанные часы.
Разработчик ChatGPT признает свою ошибку, отметив имя, что вызвало шумиху в социальных сетях из-за инцидента с Дэвидом Майером.
В лондонском офисе Google царит атмосфера стартапа, а управляющий директор Дебби Вайнштейн изучает коммерческий потенциал искусственного интеллекта на фоне антимонопольных проблем США.
Amazon SageMaker Fast Model Loader сокращает время развертывания LLM в 15 раз за счет потоковой передачи весов моделей из Amazon S3. Эта инновация преобразует развертывание LLM, обеспечивая более быстрое время загрузки для более эффективных приложений ИИ.
Генерируйте синтетические данные для регрессии машинного обучения с помощью нейронной сети с заданными параметрами. Упростите генерацию сложных данных с помощью настраиваемой функции на C#.
Chronos-Bolt в AutoGluon-TimeSeries обеспечивает более быстрое прогнозирование с нуля по сравнению с традиционными моделями, превосходя статистические и базовые модели глубокого обучения. Основанная на архитектуре T5, она в 250 раз быстрее и в 20 раз экономичнее по объему памяти, чем оригинальные модели Chronos, обеспечивая точность прогнозов.