Нобелевский лауреат по экономике Дарон Асемоглу анализирует влияние ИИ на экономический рост и производительность, оценивая скромное увеличение ВВП на 1,1-1,6 % в течение следующего десятилетия. Согласно исследованиям, около 20-23 % рабочих задач в США могут быть автоматизированы с помощью ИИ, а потенциальная экономия средств составит 27 %.
Генеративный ИИ способствует инновациям, преобразует отрасли и принесет 1,3 триллиона долларов дохода к 2032 году. Вице-президент NVIDIA Ян Бак (Ian Buck) прогнозирует 5-кратный рост производительности и снижение затрат благодаря новым аппаратным инновациям для ИИ-выводов.
Автоматизация документирования научного кода с помощью GPT для оптимизации рабочих процессов. Цель: эффективный и последовательный переход от кода к комплексным документам.
Научитесь общаться с изображениями с помощью Llama 3.2-Vision, передового мультимодального LLM от Meta. Изучите его навыки распознавания и рассуждения на ноутбуке Colab для локального выполнения.
MIT оказал значительное влияние на COP16, продемонстрировав исследования в области биоразнообразия и приняв участие в ключевых дискуссиях по глобальным целям. Программа NCS ESI поддержала городские коалиции Латинской Америки в достижении целей KMGBF посредством многомасштабных действий и природоохранных мероприятий на базе сообществ.
Отчет предупреждает, что бум ИИ принесет выгоду технологическим гигантам, но создателям музыки грозит потеря дохода без вмешательства политики. Музыкальный сектор потеряет 25 % дохода, а аудиовизуальный - более 20 %, поскольку рынок генеративного ИИ вырастет до 64 млрд евро к 2028 году.
ИИ-программа GenCast компании Google DeepMind превзошла прогноз ENS от ECMWF, предсказав погоду и пути ураганов на 20 % точнее. GenCast предлагает более быстрые и точные прогнозы погоды на каждый день, что является многообещающим событием для мониторинга погоды.
Создайте LLM-агент общего назначения для различных случаев использования. Выберите подходящую модель и определите логику управления для оптимальной производительности и адаптивности.
Amazon Bedrock Model Distillation обеспечивает высокую точность при использовании более компактных и экономичных моделей ИИ за счет переноса знаний из продвинутых моделей. Эта функция автоматизирует процесс, обеспечивая эффективность, оптимизацию затрат и расширенную настройку для различных случаев использования.
Профилирование клиентов развивается благодаря векторным рекомендателям образцов, таким как механизм Pinnersage компании Pinterest, предлагающий индивидуальный выбор пользователя. Эти алгоритмы упрощают рекомендации, преобразуя образцы в векторы, что повышает вовлеченность пользователей.
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...
Стивен Моффат и Рассел Ти Дэвис предостерегают от чрезмерного использования ИИ в творческих индустриях, опасаясь снижения качества. Рождественский спецвыпуск «Доктора Кто» на канале BBC1 остается долгожданным событием для поклонников.
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...
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.
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.