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

Революция в сфере трудоустройства с помощью искусственного интеллекта и Python

Создайте свое собственное приложение-генератор ИИ для сопроводительных писем на Python с помощью кода из открытой папки Github. Инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, помогут подбирать резюме для конкретных компаний, меняя игру на рынке труда.

Google отказывается от обещания создать оружие ИИ

Alphabet снимает запрет на использование искусственного интеллекта для оружия и наблюдения в обновленных рекомендациях, вызывая этические опасения. Изменения были объявлены перед разочаровывающим отчетом о прибылях.

Стармер пропускает парижский саммит по искусственному интеллекту

Кир Стармер пропускает саммит по искусственному интеллекту в Париже, упуская шанс встретиться с Макроном, Моди, Вэнсом и Маском. Отсутствие премьер-министра на международной конференции, начатой Риши Сунаком, вызывает недоумение.

Повышение эффективности: Trellix повышает эффективность операций с помощью моделей Amazon Nova

Trellix Wise на базе искусственного интеллекта автоматизирует расследование угроз для команд безопасности, экономя время и расширяя охват. Партнерство Trellix с Amazon Nova Micro позволяет быстрее делать выводы при значительно меньших затратах, оптимизируя расследования.

Исследование DeepSeek: Погружение в 7 февраля Guardian Weekly

Разработанный в Китае чатбот DeepSeek бросает вызов технологическому превосходству США, предлагая более дешевый и энергоэффективный инструмент искусственного интеллекта. Несмотря на ограничения, его стремительное развитие подчеркивает экономические последствия технических достижений.

Революция в RAG с помощью многоагентной саморегуляции

Узнайте, как усовершенствовать приложение RAG, имитируя человеческие рассуждения в рамках мультиагентной системы. Узнайте, как улучшить процессы поиска данных и рассуждений для получения более точных результатов.

Финансовая индустрия принимает ИИ: последние технологические тенденции

Финансовые учреждения используют ИИ для роста доходов и экономии средств, а отчет NVIDIA показывает значительный рост внедрения и мастерства ИИ. Генеративный ИИ повышает рентабельность инвестиций в торговле, привлечении клиентов и многом другом, поскольку компании преодолевают барьеры на пути к успешному внедрению ИИ.

Расширение возможностей LLM с помощью NeMo Guardrails

Предприятия используют LLM для повышения уровня вовлеченности клиентов, но сталкиваются с проблемами, связанными с сохранением темы. AnyCompany Pet Supplies использует NeMo Guardrails для ИИ-ассистента, потоков разговоров и интеграции данных для улучшения взаимодействия с клиентами.

Революция в обучении языковым моделям с помощью GRPO

Экономичная производительность ИИ от Deepseek привлекает внимание. Узнайте об обучении с применением подкрепления при подготовке больших языковых моделей, уделяя особое внимание TRPO, PPO и GRPO. Изучите основы RL, используя аналогию с лабиринтом, и то, как это применимо к LLM для уточнения ответов на основе обратной связи с человеком.

Развертывание генеративного ИИ с помощью графических процессоров серии GeForce RTX 50

Графические процессоры NVIDIA GeForce RTX 5090 и 5080, основанные на архитектуре Blackwell, обеспечивают 8-кратное увеличение частоты кадров благодаря технологии DLSS 4. Микросервисы NVIDIA NIM и AI Blueprints для RTX обеспечивают легкий доступ к генеративным моделям ИИ на ПК, ускоряя разработку ИИ на разных платформах.

Неутешительные доходы Alphabet в гонке искусственного интеллекта

Alphabet грозит замедление роста доходов и потенциальная потеря конкурентных преимуществ к 2025 году. Несмотря на отсутствие ожидаемого дохода, компания превзошла прогнозы по прибыли на акцию благодаря сильному лидерству в области ИИ.

Оптимизация интеграции с Amazon Bedrock Agents

Генеративный искусственный интеллект улучшает бизнес-системы с помощью агентов Amazon Bedrock Agents, оптимизируя рабочие процессы и автоматизируя задачи. Это решение интегрируется с Appian Case Management Studio, демонстрируя эффективный доступ к данным и возможности оркестровки.

Освоение управления характеристиками ML

Команды ML часто упускают из виду важность управления жизненным циклом функций, что приводит к проблемам с надежностью в производстве. Проблемы включают наблюдаемость, корректность в момент времени и возможность повторного использования, которые можно решить путем внедрения Feature Store для масштабируемых операций ML.