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

Освоение управления клиентами на основе данных

Построение системы CBM позволяет оптимизировать ценообразование, прогнозировать будущие доходы и улучшать процесс принятия решений с помощью ELT, моделирования оттока и информационных панелей. Расширенные модули могут еще больше увеличить генерирование стоимости, обеспечивая вашей компании конкурентное преимущество.

Nvidia: неостановимый рост чипов с искусственным интеллектом

Компания Nvidia, производитель чипов с искусственным интеллектом, поразила инвесторов, опубликовав последние квартальные результаты с доходом в 35 млрд долларов и прогнозируя 70-процентный рост. Прибыль выросла более чем в два раза по сравнению с прошлым годом, а выручка увеличилась на 94 % по сравнению с предыдущим годом.

Google Docs Пишущий исследовательский агент (часть 1)

LangGraph и Tavily используются для создания исследовательского агента с LLM для резюмирования текстов. Система автономно генерирует отчеты и интегрируется с Google Docs для удобного редактирования и организации.

Повышение эффективности обучения LLM с помощью FP8 на Amazon SageMaker

Большие языковые модели (LLM) обучаются на обширных текстовых данных для понимания естественного языка. Оптимизация FP8 на инстансах Amazon SageMaker P5 значительно ускоряет обучение, повышая эффективность и скорость работы моделей.

Суперзарядка: NVIDIA обеспечивает глобальные научные прорывы

NVIDIA возглавляет список TOP500 с 384 системами, 85% используют графические процессоры Hopper для прогнозирования климата и поиска лекарств. SC24 представляет cuPyNumeric для плавного масштабирования и обновления CUDA-Q для квантового моделирования, отмечая 20-й год признания NVIDIA.

Юридические лазейки в клонировании голоса знаменитостей с помощью искусственного интеллекта

Мошенники клонируют голоса таких знаменитостей, как Дэвид Аттенборо, Дженнифер Энистон и Опра Уинфри. Технологический прогресс в области клонирования голосов опережает законодательные нормы, позволяя создавать все более реалистичные имитации.

Минюст США нацелился на Google: Распродажа браузера Chrome

Власти США намерены разрушить монополию Google на поисковом рынке, заставив продать браузер Chrome, что станет серьезным вмешательством в технологическую отрасль. Министерство юстиции рассматривает структурные меры, чтобы помешать Google использовать свои продукты, включая искусственный интеллект и Android.

Неудача вперед: Дилемма данных и искусственного интеллекта

Йенс рассказывает о стратегии данных, подчеркивая важность эффективной бизнес-стратегии для успешной монетизации данных и конкурентоспособности в цифровом мире. Организации должны вкладывать средства в разработку бизнес-стратегий, прежде чем принимать решения, связанные с данными, в масштабах всей организации.

Виртуоз: освоение модели

Джордан Рудесс дебютировал с искусственным интеллектом джамботом в Массачусетском технологическом институте, продемонстрировав уникальный дуэт с машиной во время живого концерта. Известный клавишник сотрудничает с исследователями Массачусетского технологического института, чтобы изучить «симбиотическую виртуозность» в создании музыки в режиме реального времени.

Оптимизация управления задачами с помощью Amazon Bedrock Automation

Создавайте автоматизированные ответы на электронные письма с помощью Amazon Bedrock, используя искусственный интеллект для оптимизации процессов и повышения удовлетворенности клиентов. Решения, основанные на искусственном интеллекте, преодолевают проблемы ручной обработки, интегрируя знания, API и безопасность для улучшения поддержки электронной почты.

Автоматизация Amazon Bedrock Guardrails с помощью TDD

Amazon Bedrock Guardrails - это основа для управления и контроля в приложениях генеративного ИИ, обеспечивающая соблюдение норм и этических стандартов. Внедряя такие средства защиты, как фильтры контента и защита конфиденциальности, организации могут защитить свой ИИ в будущем, поддерживая при этом ответственные методы разработки с помощью подхода, основанного на тестировании.

Повышение эффективности регрессии с помощью AdaBoost и слабых обучающих устройств k-NN

Реализация регрессии AdaBoost с нуля на Python, затем рефакторинг на C#, использование k-nearest neighbors вместо деревьев решений. AdaBoost. Алгоритм R2 является модификацией AdaBoost, в сети найдено несколько рабочих реализаций на Python.