Компания Hearst преодолела проблемы CCoE с помощью генеративного ИИ-помощника самообслуживания для управления облаком. Amazon Q Business масштабировала лучшие практики, освободив CCoE для решения важных задач.
Видеоролики, созданные искусственным интеллектом, одновременно и уморительны, и вызывают опасения: они могут заменить 200 000 рабочих мест в сфере развлечений. Несмотря на противодействие, художники с оптимизмом осваивают цифровые чудеса генеративного ИИ.
Генеративный искусственный интеллект преобразует анализ аудио- и видеоматериалов, извлекая из речевых данных глубокие знания и эмоции. Большие языковые модели (LLM) позволяют проводить расширенный анализ настроения, определять персоны и генерировать контент из разговоров, революционизируя ценность для бизнеса с помощью речевой аналитики.
Энтузиасты искусственного интеллекта интегрируют большие языковые модели в рабочие процессы с помощью таких приложений, как Obsidian, и плагинов, таких как Text Generator и Smart Connections. Подключив Obsidian к LM Studio, пользователи могут генерировать заметки с помощью 27B-параметрической LLM, ускоренной RTX, для оптимизированного просмотра веб-страниц и управления сложными проектами.
Генеративный ИИ открывает новые возможности, но ученые, занимающиеся изучением данных, испытывают трудности с разработкой пользовательского интерфейса. AWS упрощает создание приложений для генеративного ИИ благодаря Streamlit и таким ключевым сервисам, как Amazon ECS и Cognito.
Исследователи из Массачусетского технологического института, Калифорнийского университета в Беркли и Орхусского университета разработали «PortaChrome», портативную световую систему, которая может изменять цвет и текстуру повседневных предметов, позволяя пользователям отображать данные о здоровье, развлечениях и модных дизайнах с помощью перепрограммируемых поверхностей. Эта новинка использует ...
Линейная регрессия - важнейшая модель для понимания более сложных моделей, таких как большие языковые модели. Узнайте, как реализовать линейную регрессию с помощью набора данных Boston Housing в Python шаг за шагом.
Компания Meta разрешает агентствам национальной безопасности США и оборонным подрядчикам использовать свою модель ИИ Llama, несмотря на политические ограничения. Исключение сделано для США, Великобритании, Канады, Австралии и Новой Зеландии.
Исследование показало, что популярные генеративные модели ИИ, такие как GPT-4, могут давать точные указания по вождению в Нью-Йорке без настоящей внутренней карты. Исследователи разрабатывают новые метрики для проверки того, действительно ли большие языковые модели понимают мир.
Остин процветает за счет рабочих мест и развлечений, но движение на дорогах является серьезной проблемой. Rekor использует технологию NVIDIA, чтобы помочь Техасу управлять дорожным движением, сократить количество инцидентов и повысить безопасность.
Реализация регрессии AdaBoost с нуля с использованием k-nearest neighbors вместо деревьев решений, следуя алгоритму AdaBoost. R2. Автор вникает в тонкости взвешенной медианы, предлагая новый подход к регрессии AdaBoost.
Правительство запускает чат-бота GPT-4o для помощи в регулировании на сайте Gov.UK, но предупреждает о потенциальной проблеме «галлюцинаций». Пользователи могут ожидать различных результатов, поскольку технология искусственного интеллекта проходит тестирование на 15 000 предприятий перед широким выпуском.
W. Наследие Э. Б. Дю Буа в области исследований системного расизма в Массачусетском технологическом институте продолжается благодаря Центру данных ИКСР, предоставляющему важнейшие данные по уголовному правосудию для анализа и поиска решений. Вычислительные технологии раскрывают расовую предвзятость в американском обществе, давая надежду на более справедливое будущее.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали 3D-транзисторы с использованием сверхтонких материалов, которые позволяют превзойти пределы энергоэффективности кремния. Эти нанопроволочные устройства обеспечивают высокую производительность при более низком напряжении, что может произвести революцию в электронике.
Динамическое выполнение задач ИИ позволяет оптимизировать производительность за счет разграничения трудных и легких задач. Выявление и устранение сложности точек данных позволяет сохранить точность при экономии вычислительных ресурсов.