OpenAI подчеркивает важность качественных данных для моделей ИИ, заявляя, что доступ к защищенным авторским правом материалам имеет решающее значение для обучения. Некоторые издатели продают данные, а другие ограничивают доступ, что подчеркивает ценность обширных баз данных новостных издательств.
Новая программа AI помогает создать более эффективные планы поддержки инвалидов, чтобы сократить число случаев ограничения свободы и изоляции людей с ограниченными возможностями. Программа «Продвижение практики поддержки позитивного поведения» направлена на то, чтобы помочь воспитателям и работникам службы поддержки уважительно и конструктивно реагировать на вызывающее поведение.
Джонатан Раган-Келли из Массачусетского технологического института создает эффективные языки программирования для сложного аппаратного обеспечения, преобразуя приложения для редактирования фотографий и искусственного интеллекта. Его работа сосредоточена на оптимизации программ для специализированных вычислительных устройств, что позволяет добиться максимальной вычислительной производительности...
Stanford NLP представляет DSPy для разработки подсказок, переходя от ручного написания подсказок к модульному программированию. Новый подход направлен на оптимизацию подсказок для LLM, повышая надежность и эффективность.
Регрессия временных рядов - сложная задача, и для ее решения существуют различные методы. В последних исследованиях изучается использование нейронных сетей, подобных трансформаторам, для повышения точности прогнозирования.
Amazon Titan Text Embeddings V2 предлагает расширенные возможности для распространенных приложений ИИ, включая RAG и поддержку нескольких языков, по сниженной цене. Теперь клиенты могут воспользоваться преимуществами улучшенной производительности и универсальности с помощью новейшей модели встраивания от Amazon.
Выводы Meta Llama 3 теперь доступны на AWS Trainium и AWS Inferentia в SageMaker JumpStart. Экономически эффективное развертывание, стоимость которого на 50 % ниже, чем у аналогичных экземпляров. Облегченный доступ к высокопроизводительным ускорителям для приложений реального времени, таких как чат-боты.
Большие языковые модели (LLM) все чаще используются в приложениях искусственного интеллекта, но настройка ответов в соответствии с ценностями организации сопряжена с определенными трудностями. Такие методы, как моделирование вознаграждений в Amazon SageMaker, помогают адаптировать результаты LLM для обеспечения уникальных впечатлений клиентов. Отзывы людей о моделях ИИ субъективны, что требует...
GeForce NOW добавляет 24 новые игры, включая Hellblade: Senua's Sacrifice. Стрим на Steam Deck с улучшенной поддержкой, расширяющей игровые возможности.
TikTok и Universal Music Group разрешили спор, вернув песни таких исполнителей, как Оливия Родриго и Дрейк. Контент был удален из-за проблем с вознаграждением артистов и музыкой, созданной искусственным интеллектом.
Модели LLM, такие как GPT-4 и Claude 3, тестировались на обнаружение аномалий в данных временных рядов, расширяя границы своих возможностей. Цель исследования - определить, могут ли эти модели эффективно выявлять движения в паттернах данных.
LightGBM - это мощная древовидная система с Python scikit-learn API для регрессии и классификации. Управление 76 параметрами может быть сложным, но фокусировка на ключевых значениях может привести к созданию успешной модели.
Разработайте чат-бот с помощью Amazon Bedrock, интегрируя документацию и базы данных для получения исчерпывающих ответов. Агенты для Amazon Bedrock позволяют выполнять многоэтапные задачи в системах компании, предоставляя подробные и исчерпывающие ответы.
У ЛЛМ развиваются способности к рассуждению, позволяющие им планировать и действовать, что приводит к появлению интересных шаблонов подсказок для агентов, как в работе Voyager Paper. Voyager фокусируется на побуждении LLM к выполнению открытых заданий, таких как игра Minecraft, используя автоматический учебный план, итеративные подсказки и библиотеку навыков.
Исследователи MIT CSAIL разработали нейросимволический фреймворк LILO, объединяющий большие языковые модели с алгоритмическим рефакторингом для создания абстракций для синтеза кода. Упор LILO на естественный язык позволяет ему выполнять задачи, требующие человекоподобных знаний, превосходя отдельные LLM и предыдущие алгоритмы.