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

Футуристический робот-прачка вызывает дискуссию об искусственном интеллекте

На Web Summit компания Digit by Agility Robotics продемонстрировала достижения в области искусственного интеллекта, сортируя белье с помощью модели искусственного интеллекта Gemini от Google. В ходе дискуссии были подняты вопросы о рабочих местах, безопасности и влиянии на климат.

Дистопия знакомств: Обзор ближайшего будущего

В 2043 году лондонский театр Arcola представляет переплетенные истории о любви, связи и искусственном интеллекте. Мировое приложение для знакомств, основанное на данных, поднимает вопросы об алгоритмах и человеческих связях.

Оптимизация процесса возмещения ущерба при ДТП с помощью Amazon Bedrock

Решение, использующее генеративный ИИ AWS, например Amazon Bedrock и OpenSearch, упрощает оценку повреждений автомобилей для страховщиков, ремонтных мастерских и менеджеров автопарков. Преобразуя изображения и метаданные в числовые векторы, этот подход упрощает процесс и предоставляет ценные сведения для принятия обоснованных решений в автомобильной промышленности.

Построение дерева решений регрессии в Python

Технолог реализует регрессионную систему на основе дерева решений на языке Python, открывая новый трюк индексации в экспериментальном ИИ Google. Планирует создать нерекурсивную версию из-за сложностей с отладкой и модификацией рекурсивного кода.

Собирая урожай успеха: Farming Simulator 25 на GeForce NOW

GeForce NOW представляет Farming Simulator 25 с новыми возможностями рисового земледелия и азиатской тематикой карты. Участники также получают специальные награды за игру «Трон и Свобода», что повышает их игровой опыт.

Откройте для себя Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker!

Stability AI выпустила Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker JumpStart, предлагающую мощные возможности преобразования текста в изображение. Имея 8,1 миллиарда параметров, модель позволяет создавать высококачественные изображения для различных отраслей, повышая креативность и эффективность.

Оптимизация обработки многоязычного контента с помощью Amazon Bedrock и A2I

Мировой рынок IDP переживает бум, а модели Claude компании Anthropic и Amazon A2I позволяют создавать надежные конвейеры обработки многоязычных документов для повышения точности и качества извлекаемой информации. Это решение сочетает в себе ИИ, бессерверную оркестровку и человеческий интеллект для эффективного извлечения, проверки и хранения многоязычного контента.

Революционный поиск изображений с помощью вкраплений Amazon Titan

Технология визуального поиска в электронной коммерции улучшает поиск товаров, позволяя пользователям искать их с помощью изображений. Amazon Bedrock предлагает высокопроизводительные модели ИИ для генеративных приложений ИИ, повышающих точность поиска и удобство работы пользователей.

Улучшение управления моделями с помощью Amazon SageMaker

Amazon SageMaker теперь позволяет пользователям регистрировать ML-модели с помощью Model Cards, упрощая управление и прозрачность для отраслей с высокими ставками. Интеграция Model Cards с Model Registry упрощает процессы управления и утверждения моделей для принятия более эффективных решений.

Революция в промышленности с помощью физического искусственного интеллекта в Японии

Роботы от Toyota и Yaskawa революционизируют производство в Японии с помощью технологии цифрового двойника от Rikei Corporation и платформ ИИ от NVIDIA. Компания Seven & i Holdings также использует цифровые двойники для повышения качества обслуживания покупателей в розничной торговле.

Построение k-NN регрессии в Python

Реализация регрессии k-nearest neighbors с нуля на Python с использованием синтетических данных, демонстрирующая точность предсказания в пределах 0,15. Валидация с модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для получения совпадающих результатов, демонстрирующих простоту и эффективность алгоритма.

Оптимизация искусственного интеллекта: Квантованные весовые модели

Разработчики стремятся сделать модели ИИ более доступными, сокращая весовые коэффициенты высокой точности с плавающей запятой до весовых коэффициентов низкой точности с целыми числами. Квантование упрощает этот процесс, отображая диапазоны и демонстрируя единообразные шаги в квантовании целых чисел.