LLM Codegen расширяет возможности шаблонов API Node.js с помощью автоматической генерации кода модулей на основе текстовых описаний, включая E2E-тесты и миграции баз данных. Генерируемый код следует принципам вертикальной архитектуры, обеспечивая чистый и поддерживаемый код с валидными E2E-тестами.
Среды Anaconda могут занимать много места в хранилище, но такие методы, как очистка кэша и архивирование, помогут вернуть память. Узнайте, как уменьшить занимаемое пространство с помощью этих советов по управлению памятью.
Приложения, работающие с данными, выигрывают от использования генеративных моделей ИИ, таких как большие языковые модели (LLM), которые могут создавать синтетические данные в различных форматах и сферах деятельности. ABC Bank использует усовершенствованный RAG с LLM для оценки риска контрагента по внебиржевым деривативам, решая проблемы, связанные с необъективностью данных и точностью модели.
Фундаментальные модели (ФМ) и генеративный ИИ меняют структуру таких финансовых институтов, как NASDAQ и Государственный банк Индии. AWS представляет автоматизированные проверки обоснованности для прозрачных, детерминированных FM-приложений в регулируемых отраслях.
Мультимодальность в искусственном интеллекте преобразует пользовательский опыт. BLIP-2 от Salesforce улучшает визуально-языковое согласование для улучшения задач рассуждения.
Архитектор законодательства ЕС об авторском праве критикует закон об искусственном интеллекте за то, что он благоприятствует большим технологиям, а не европейским творцам. Культурные организации предупреждают, что проект правил ослабляет защиту авторских прав, делая писателей и музыкантов уязвимыми.
Проекты в области науки о данных теперь нацелены на производство и требуют высококачественного кода. UV, современный менеджер проектов на Python, упрощает управление зависимостями, виртуальными окружениями и организацией проектов, утверждая, что он в 10-100 раз быстрее традиционных инструментов.
27 дней, 1 700+ коммитов, 99,9% кода, сгенерированного искусственным интеллектом: Эксперимент разработчика с инструментами Agentic Ai выявляет проблемы и ограничения при создании ObjectiveScope без прямого изменения кода. Технические ограничения и проблемы интеграции подчеркивают сложность разработки на основе ИИ за пределами маркетинговой шумихи.
Погрузитесь в расширенные расчеты Time Intelligence в Power BI с упором на эффективность и производительность. Узнайте, как работать с такими экзотическими сценариями, как високосный год и финансовая неделя YTD, используя функции DAX и расширенную таблицу дат.
Amazon запустила SageMaker HyperPod на Amazon EKS, позволяющий эффективно разрабатывать генеративный ИИ с помощью общих ускоренных вычислений. Администраторы могут управлять распределением задач, определять приоритеты проектов и оптимизировать использование ресурсов для ускорения инноваций.
Ученые, изучающие данные, могут извлечь выгоду из использования контейнеров для обеспечения стабильности и масштабируемости моделей машинного обучения и конвейеров данных. Контейнеры более гибкие, чем виртуальные машины, они совместно используют ОС хоста для более быстрого, переносимого и эффективного использования ресурсов.
Честность в вероятностных прогнозах - ключ к тому, чтобы избежать необъективных прогнозов. Линейные правила подсчета очков могут стимулировать нечестность, что приводит к плохо откалиброванным машинным прогнозам. Книга Дэвида Шпигельхальтера подчеркивает важность штрафования за уверенные, но ошибочные убеждения для получения непредвзятых оценок.
SQLite упрощает поиск-дополнение-генерацию для машинного обучения. Узнайте, как использовать расширение sqlite-vec и API OpenAI для эффективного поиска.
Краткое содержание: Узнайте, как создаются и обучаются большие языковые модели (LLM). Изучите предварительное обучение, токенизацию и обучение нейронных сетей в GPT4.
Кая Скоделарио блистает в пьесе Бо Уиллимона на тему искусственного интеллекта в лондонском театре Хэмпстед. Несмотря на захватывающий сюжет, постановке Эллен МакДугалл не хватает напряжения и она проваливается.