Компания Open Food Facts использует машинное обучение для расширения своей базы данных по продуктам питания за счет сокращения количества нераспознанных ингредиентов и повышения точности данных. Проект демонстрирует успех создания собственной модели, превосходящей существующие решения на 11 %.
Мультимодальные вкрапления объединяют текстовые и графические данные в единую модель, позволяя использовать кросс-модальные приложения, такие как создание подписей к изображениям и модерация контента. CLIP согласовывает представления текста и изображения для классификации изображений по 0-кадрам, демонстрируя возможности общих пространств вкраплений.
Собаки предпочитают гадить в направлении север-юг. Узнайте, как измерить это в домашних условиях с помощью приложения компас и статистики Байеса. Исследователь повторил исследование с собственной собакой, зафиксировав более 150 «сеансов выравнивания».
Агентный ИИ объединяет специализированных агентов для расширения возможностей. Такие крупные игроки, как Microsoft и Google, вкладывают значительные средства в исследования агентного ИИ.
LLMs.txt - это новый веб-стандарт, оптимизированный для интеллектуальных систем и быстро набирающий популярность благодаря поддержке Mintlify. Сооснователь Джереми Ховард предложил LLMs.txt, чтобы помочь системам искусственного интеллекта эффективнее понимать содержимое веб-сайтов.
Департаментам Уайтхолла не хватает прозрачности в использовании ИИ. Озабоченность возникает в связи с тем, что ИИ затрагивает миллионы жизней, примеры тому - DWP и Home Office.
Сенат рекомендует отдельный закон об искусственном интеллекте и защите творческих работников. Amazon, Google, Meta критикуют за неясность в вопросе использования австралийских данных для обучения ИИ.
Оптимизация приложений на базе LLM с помощью бессерверного кэширования для эффективного ИИ-решения. Использование Amazon OpenSearch Serverless и Amazon Bedrock для увеличения времени отклика с помощью семантического кэша для персонализированных подсказок и уменьшения коллизий в кэше.
Компания Neuromorphic Computing переосмысливает аппаратные средства и алгоритмы ИИ, вдохновляясь мозгом, чтобы снизить энергопотребление и продвинуть ИИ на новый уровень. Сделка OpenAI с Rain AI на сумму 51 миллион долларов на поставку нейроморфных чипов свидетельствует о переходе к более экологичному ИИ в центрах обработки данных.
Интеграция Datadog с AWS Neuron оптимизирует ML-нагрузки на инстансах Trainium и Inferentia, обеспечивая высокую производительность и мониторинг в реальном времени. Интеграция с Neuron SDK обеспечивает глубокое наблюдение за выполнением модели, задержкой и использованием ресурсов, что позволяет эффективно обучать и делать выводы.
Флагманский продукт Rad AI, Rad AI Impressions, использует LLM для автоматизации отчетов по радиологии, экономя время и сокращая количество ошибок. Их модели искусственного интеллекта генерируют впечатления для миллионов исследований ежемесячно, принося пользу тысячам радиологов по всей стране.
Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) представляют опасность в производственных приложениях, но такие стратегии, как RAG и Amazon Bedrock Guardrails, могут повысить точность и надежность фактов. Агенты Amazon Bedrock Agents предлагают динамическое обнаружение галлюцинаций для настраиваемых, адаптируемых рабочих процессов без перестройки всего процесса.
Реализовал регрессию AdaBoost с нуля на C#, используя k-nearest neighbors вместо деревьев решений. Исследовали оригинальный алгоритм AdaBoost. R2 алгоритма Друкера, создав уникальную реализацию без рекурсии.
Пределы квантования раздвигаются с помощью ft-квантования - нового подхода к решению текущих ограничений алгоритмов. Эта техника экономии памяти сжимает модели и векторы для извлечения, популярная в LLM и векторных базах данных.
Salesforce централизует данные о клиентах для получения глубоких знаний. ИИ Amazon Q Business дает возможность сотрудникам принимать решения на основе данных и повышать производительность труда.