Используя генеративный искусственный интеллект и Amazon Bedrock, организации могут упростить, ускорить и масштабировать оценку миграции в облако. Используя агенты и базы знаний Amazon Bedrock, приложение-помощник миграции быстро генерирует планы, R-диспозиции и сметы расходов на миграцию AWS, значительно ускоряя этап планирования.
Amazon SageMaker представляет SageMaker Core, SDK на языке Python для управления жизненным циклом ML. Этот SDK упрощает задачи с помощью объектно-ориентированных интерфейсов, заменяя длинные JSON-словари для более интуитивного опыта разработчика.
Amazon SageMaker Ground Truth - это сервис маркировки данных от AWS для различных типов данных, поддерживающий генеративный искусственный интеллект. Он предлагает возможность самостоятельного обслуживания и SageMaker Ground Truth Plus для эффективного управления проектами.
Bria AI представляет усовершенствованные модели генерации изображений в Amazon SageMaker JumpStart. Bria 2.3, 2.2 HD и 2.3 Fast предлагают высококачественные визуальные изображения для различных отраслей промышленности с опциями фотореализма, высокой четкости и оптимизации скорости.
Google заказывает у калифорнийской компании Kairos Power шесть или семь небольших ядерных реакторов для питания искусственного интеллекта. Первый реактор будет построен к 2030 году.
Научитесь генерировать новые изображения из существующих с помощью диффузионных моделей, как в программе SDEdit, которая редактирует изображения на основе текстовых подсказок. Эта техника упрощает процесс генерации и повышает точность восстановления изображений.
Агенты Amazon Bedrock способствуют работе генеративных приложений искусственного интеллекта, организуя задачи, вызывая API и применяя тонкие элементы управления доступом. Verified Permissions интегрируется с агентами для обеспечения контекстно-ориентированного управления доступом для безопасных рабочих процессов приложений.
Говорят, что большие языковые модели (LLM) обладают «эмерджентными свойствами», но определение варьируется. Исследователи НЛП спорят о том, являются ли эти свойства обучаемыми или врожденными, что влияет на исследования и общественное восприятие.
Линейный дискриминантный анализ (LDA) помогает выявить критические признаки данных в больших массивах данных, отличая важные признаки от менее значимых. LDA - это контролируемый метод, который уменьшает размерность и объясняет закономерности отказов, что делает его идеальным для анализа промышленных данных.
Florence-2 от Microsoft, компактная модель языка зрения, отлично справляется с задачами аннотирования изображений с возможностью «нулевого снимка». Предварительно обученная на FLD-5B, она поддерживает такие задачи, как создание надписей, обнаружение объектов, сегментация и OCR в одной модели.
Узнайте, как переносить проекты на языке Rust в среды nostd для встраиваемых устройств, преодолевая уникальные проблемы и ограничения. Следуйте девяти правилам, чтобы упростить процесс, включая использование функций Cargo и предварительно распределенных типов данных.
Мертвые животные в Музее зоологии будут делиться историями с помощью искусственного интеллекта на телефонах посетителей. Американский таракан, останки дронта среди существ, разговаривающих в течение месяца.
Заказчики используют генеративный ИИ, например Amazon Bedrock, для решения различных задач. Векторные базы данных помогают решить проблемы и повысить эффективность приложений генеративного ИИ, обеспечивая масштабируемую обработку и поиск данных.
Эффективность работы организаций зависит от облачной инфраструктуры. Ассистент на базе искусственного интеллекта автоматизирует реагирование на оперативные события, повышая непрерывность бизнеса.
Модели ИИ, такие как ChatGPT, повсеместно распространены и полезны, но генеративный ИИ создает проблемы, связанные с дезинформацией и этическими проблемами. Шумиха вокруг ИИ, примером которой может служить рост акций NVIDIA, вызывает вопросы о его влиянии на общество и потенциальных рисках.