Використовуючи генеративний ШІ та Amazon Bedrock, організації можуть спростити, прискорити та масштабувати оцінку міграції в хмару. Використовуючи агентів і бази знань Amazon Bedrock, програма-помічник з міграції швидко генерує плани, R-розміщення та кошторис витрат на міграцію AWS, що значно прискорює етап планування.
Amazon SageMaker представляє SageMaker Core, Python SDK для управління життєвим циклом ML. Цей SDK спрощує завдання за допомогою об'єктно-орієнтованих інтерфейсів, замінюючи довгі словники JSON на більш інтуїтивно зрозумілі для розробників.
Amazon SageMaker Ground Truth - це сервіс маркування даних від AWS для різних типів даних, що підтримує генеративний ШІ. Він пропонує опцію самообслуговування та SageMaker Ground Truth Plus для ефективного управління проектами.
Вважається, що великі мовні моделі (ВММ) мають «емерджентні властивості», але визначення цього поняття варіюється. Дослідники НЛП сперечаються, чи є ці властивості вивченими або вродженими, що впливає на дослідження і суспільне сприйняття.
Florence-2 від Microsoft, компактна модель мови технічного зору, чудово справляється із завданнями анотування зображень з можливістю нульового кадру. Попередньо навчена на FLD-5B, вона підтримує такі завдання, як створення підписів, виявлення об'єктів, сегментація та розпізнавання тексту в одній моделі.
Агенти Amazon Bedrock Agents дають змогу додаткам зі штучним інтелектом організовувати виконання завдань у різних системах. Клієнти можуть використовувати Перевірені дозволи для детального контролю доступу в робочих процесах додатків.
Навчіться генерувати нові зображення з існуючих за допомогою моделей дифузії, як у SDEdit, що редагує зображення на основі текстових підказок. Ця техніка спрощує процес генерації та підвищує точність реконструкції зображень.
Лінійний дискримінантний аналіз (LDA) допомагає виявити критичні особливості даних у великих наборах даних, відрізняючи важливі ознаки від менш важливих. LDA - це керований метод, який зменшує розмірність і пояснює закономірності збоїв, що робить його ідеальним для аналізу промислових даних.
Узнайте, как переносить проекты на языке Rust в среды nostd для встраиваемых устройств, преодолевая уникальные проблемы и ограничения. Следуйте девяти правилам, чтобы упростить процесс, включая использование функций Cargo и предварительно распределенных типов данных.
Мертвые животные в Музее зоологии теперь могут делиться своими историями с помощью телефонов посетителей. ИИ на месяц оживляет такие экспонаты, как дронт и ластоногий кит.
DER SPIEGEL разрабатывает систему рекомендаций новостей, используя смешанный подход для оптимизации персонализации контента. Сочетая исторические данные о кликах с опросами пользователей, они стремятся лучше понять и предсказать поведение читателей для улучшения рекомендаций.
Заказчики используют генеративный ИИ, например Amazon Bedrock, для решения различных задач. Векторные базы данных помогают решить проблемы и повысить эффективность приложений генеративного ИИ, обеспечивая масштабируемую обработку и поиск данных.
Директор ASIO Майк Берджесс предупреждает о радикализации в социальных сетях, об усугублении экстремизма с помощью ИИ. Социальные сети: «золотая жила и помои», подпитывающие экстремизм во всем мире.
Эксперты индустрии на NVIDIA AI Summit обсудили безопасность, правила и технологические достижения AV, подчеркнув важность повышения безопасности на дорогах благодаря непрерывным циклам разработки и новым инструментам моделирования. Ключевым событием мероприятия стало сотрудничество MITRE с Mcity по созданию виртуальной платформы для проверки АВ с помощью API NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX.
Модели ИИ, такие как ChatGPT, повсеместно распространены и полезны, но генеративный ИИ создает проблемы, связанные с дезинформацией и этическими проблемами. Шумиха вокруг ИИ, примером которой может служить рост акций NVIDIA, вызывает вопросы о его влиянии на общество и потенциальных рисках.