Подсказки LLM демонстрируют хрупкость ответов ИИ. Эксперимент с OpenAI's GPT-4o показывает точность 55 % по отношению к оригинальной подсказке.
Синтетические данные вызывают опасения по поводу краха модели при разработке ИИ, однако исследование может не отражать реальную практику и достижения. Отсутствие в исследовании стандартных методов смягчения последствий и контроля качества ограничивает применимость к отраслевым сценариям.
Информационно-поисковые системы развиваются благодаря таким ИИ-решениям, как Amazon Transcribe и Amazon Bedrock, обеспечивающим эффективный поиск по аудиофайлам в масштабе. Эти сервисы упрощают процесс транскрибирования аудио, каталогизации контента и создания вкраплений для удобного запроса.
Сети ИИ имеют решающее значение для крупномасштабного распределенного обучения в Meta, используя RDMA поверх Ethernet для высокопроизводительной связи. Специализированные сети центров обработки данных вмещают тысячи графических процессоров для различных рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая надежную передачу данных с низкой задержкой.
RAG объединяет модели поиска и основы для создания мощных систем ответов на вопросы. Автоматизируйте развертывание RAG с помощью Amazon Bedrock и AWS CloudFormation для беспрепятственной настройки.
Большие языковые модели (LLM) увеличиваются в размерах для достижения лучших результатов, но при этом возрастают вычислительные требования. Спекулятивная выборка повышает эффективность за счет параллельной проверки нескольких лексем, что повышает эффективность использования аппаратных ресурсов.
Фальшивые вокалы искусственного интеллекта, в том числе Дональда Трампа, нарушают порядок на сцене столкновений в Монтего-Бей, вызывая споры о будущем этой культуры. Использование искусственного интеллекта вокалистов ставит под сомнение аутентичность и оригинальность исторической традиции Sumfest Global Sound Clash.
Краткое содержание: Узнайте, как построить модель 124M GPT2 с помощью Jax для эффективной скорости обучения, сравните ее с Pytorch и изучите ключевые возможности Jax, такие как JIT-компиляция и автоград. Воспроизведение NanoGPT с помощью Jax и сравнение скорости обучения на нескольких GPU между Pytorch и Jax.
Влияние ИИ на общество заставляет задуматься: Как сделать так, чтобы ИИ приносил пользу человечеству? Изучение связи между процветанием человека и развитием ИИ выявляет необходимость создания общественной инфраструктуры, способствующей благополучию.
LLM могут предсказывать метаданные для гуманитарных наборов данных без тонкой настройки, предлагая эффективные и точные результаты. GPT-4o демонстрирует перспективность в предсказании тегов и атрибутов HXL, упрощая обработку данных для гуманитарной деятельности.
ChatGPT Сэма Альтмана привлекает внимание всего мира, вызывая манию ИИ. Но ученый предупреждает об опасности, которую представляют собой Альтман и ИИ.
Дэниел Бедингфилд утверждает, что искусственный интеллект - это будущее музыки, и предупреждает, что "нео-луддиты" рискуют остаться позади по мере развития технологий. Такие исполнители, как Билли Айлиш и Кэти Перри, высказывают опасения по поводу влияния искусственного интеллекта на творчество.
Современный ландшафт инженерии данных отклоняется от простоты, упуская из виду принципы Unix. Unix-подобные системы предлагают элегантные абстракции данных в виде файлов, но базы данных усложняют доступ к ним с помощью интерфейсов SQL.
Представляем Friend: носимый ИИ-компаньон стоимостью 99 долларов, который записывает взаимодействие и отправляет ответные сообщения, предлагая дружеское общение и поддержку. Этот "тамагочи с душой" будет выпущен в начале 2025 года, обеспечивая внимательное слушание без просьб о помощи в передвижении или посещении спектаклей для одного человека.
Звонки о прибылях и убытках очень важны для инвесторов; генеративный ИИ может упростить создание сценариев для новых кварталов. Amazon Bedrock упрощает создание и масштабирование приложений ИИ с помощью настраиваемых моделей.