LLMs.txt - это новый веб-стандарт, оптимизированный для интеллектуальных систем и быстро набирающий популярность благодаря поддержке Mintlify. Сооснователь Джереми Ховард предложил LLMs.txt, чтобы помочь системам искусственного интеллекта эффективнее понимать содержимое веб-сайтов.
Сенат рекомендует отдельный закон об искусственном интеллекте и защите творческих работников. Amazon, Google, Meta критикуют за неясность в вопросе использования австралийских данных для обучения ИИ.
Оптимизация приложений на базе LLM с помощью бессерверного кэширования для эффективного ИИ-решения. Использование Amazon OpenSearch Serverless и Amazon Bedrock для увеличения времени отклика с помощью семантического кэша для персонализированных подсказок и уменьшения коллизий в кэше.
Флагманский продукт Rad AI, Rad AI Impressions, использует LLM для автоматизации отчетов по радиологии, экономя время и сокращая количество ошибок. Их модели искусственного интеллекта генерируют впечатления для миллионов исследований ежемесячно, принося пользу тысячам радиологов по всей стране.
Узнайте, как настроить конфигурации жизненного цикла для доменов Amazon SageMaker Studio, чтобы автоматизировать такие действия, как предустановка библиотек и выключение неработающих ядер. Amazon SageMaker Studio - это первая среда разработки, созданная для ускорения сквозной разработки ML, предлагающая настраиваемые профили пользователей доменов и общие рабочие пространства для эффективного у...
Технологии искусственного интеллекта, такие как Amazon Bedrock, позволяют эффективно отвечать на сложные запросы по техническому анализу акций, преобразуя запросы на естественном языке в действенные данные с помощью генеративных агентов искусственного интеллекта. С помощью Amazon Bedrock пользователи могут безопасно создавать и масштабировать приложения ИИ, используя высокопроизводительные баз...
Компания Neuromorphic Computing переосмысливает аппаратные средства и алгоритмы ИИ, вдохновляясь мозгом, чтобы снизить энергопотребление и продвинуть ИИ на новый уровень. Сделка OpenAI с Rain AI на сумму 51 миллион долларов на поставку нейроморфных чипов свидетельствует о переходе к более экологичному ИИ в центрах обработки данных.
Sophos использует AI и ML для защиты от киберугроз, настраивая LLM для кибербезопасности. Amazon Bedrock повышает производительность SOC с помощью Anthropic's Claude 3 Sonnet, борясь с усталостью от оповещений.
Пределы квантования раздвигаются с помощью ft-квантования - нового подхода к решению текущих ограничений алгоритмов. Эта техника экономии памяти сжимает модели и векторы для извлечения, популярная в LLM и векторных базах данных.
Стартап Spines столкнулся с критикой за использование искусственного интеллекта для редактирования и распространения книг по цене от 1 200 до 5 000 долларов. Критики ставят под сомнение качество и влияние на традиционное издательское дело.
Интеграция Datadog с AWS Neuron оптимизирует ML-нагрузки на инстансах Trainium и Inferentia, обеспечивая высокую производительность и мониторинг в реальном времени. Интеграция с Neuron SDK обеспечивает глубокое наблюдение за выполнением модели, задержкой и использованием ресурсов, что позволяет эффективно обучать и делать выводы.
Реализовал регрессию AdaBoost с нуля на C#, используя k-nearest neighbors вместо деревьев решений. Исследовали оригинальный алгоритм AdaBoost. R2 алгоритма Друкера, создав уникальную реализацию без рекурсии.
Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) представляют опасность в производственных приложениях, но такие стратегии, как RAG и Amazon Bedrock Guardrails, могут повысить точность и надежность фактов. Агенты Amazon Bedrock Agents предлагают динамическое обнаружение галлюцинаций для настраиваемых, адаптируемых рабочих процессов без перестройки всего процесса.
Salesforce централизует данные о клиентах для получения глубоких знаний. ИИ Amazon Q Business дает возможность сотрудникам принимать решения на основе данных и повышать производительность труда.
Реферат: Компромисс между погрешностью и дисперсией влияет на прогностические модели, балансируя между сложностью и точностью. На реальных примерах показано, как недоучет и переучет влияют на производительность модели.