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

Повышение производительности: Mixtral 8x7B на Amazon SageMaker

AWS предлагает оптимизированные решения для развертывания больших языковых моделей, таких как Mixtral 8x7B, с использованием чипов AWS Inferentia и AWS Trainium для высокопроизводительного вывода. Узнайте, как развернуть модель Mixtral на экземплярах AWS Inferentia2 для экономически эффективного создания текстов.

Связь с искусственным интеллектом: восхождение чатботов-компаньонов

Более 100 миллионов человек используют персонифицированные чат-боты для различных целей - от виртуальных «жен» до помощи в охране психического здоровья. Чат-боты с искусственным интеллектом меняют человеческие отношения, имитируя взаимодействие с людьми с помощью адаптивного обучения и персонализированных ответов.

Оптимизация клинических исследований с помощью Amazon Bedrock

Компания Clario, лидер в области решений для обработки данных конечных точек клинических исследований, модернизировала процесс создания документов с помощью сервисов искусственного интеллекта AWS для оптимизации рабочих процессов. Решение автоматизирует генерацию BRS, сокращая трудоемкие ручные задачи и минимизируя ошибки в документации клинических исследований.

Техасские республиканцы угрожают инфраструктурным планам Трампа по искусственному интеллекту

Палата представителей штата Техас, контролируемая республиканцами, примет закон, устанавливающий препятствия для центров обработки данных, что может отсрочить реализацию инфраструктурных планов Трампа в области ИИ. Совместное предприятие Stargate построит 20 дата-центров для вычислительных мощностей ИИ, чтобы повысить конкурентоспособность США по сравнению с Китаем.

План Nvidia по созданию инфраструктуры искусственного интеллекта в США стоимостью $500 млрд на фоне угрозы введения тарифов на чипы

Nvidia инвестирует $500 млрд в инфраструктуру искусственного интеллекта США на фоне угроз Трампа по поводу импорта. Генеральный директор обедал в Мар-а-Лаго.

ИИ для работы с документами от Snowflake: подробный обзор

ИИ документов, предлагаемый компанией Snowflake, объединяет OCR и LLM для эффективного извлечения информации из цифровых документов. Он соединяет бумажный и цифровой миры, преобразуя обработку данных с легкостью и удобством.

Расширение линейной регрессии в C# с помощью двухсторонних взаимодействий

Применение линейной регрессии с двусторонними взаимодействиями значительно повысило точность прогнозирования. Модель достигла 83 % точности на обучающих данных и 80 % на тестовых, продемонстрировав свою эффективность.

Революция в корпоративных рабочих нагрузках с помощью агентов Amazon Bedrock

Генеративный ИИ, например Amazon Web Services (AWS), позволяет преобразовывать текст в SQL для более эффективного изучения данных. Внедрение в масштабах предприятия с расширенными средствами обработки ошибок повышает эффективность запросов к базам данных.

Демистификация стека искусственного интеллекта

Создание веб-приложений с интеграцией генеративного искусственного интеллекта - сложная задача, но разбиение ее на уровни, такие как стек ИИ, может помочь сориентироваться в ландшафте. Такие компании, как OpenAI, используют различные уровни, сотрудничая с Microsoft для создания инфраструктуры и создавая веб-скреперы для сбора данных, для работы таких приложений, как ChatGPT.

Революционный дизайн продуктов с помощью искусственного интеллекта и ускоренных вычислений

Компания nTop, основанная Брэдли Ротенбергом, предлагает дизайнерам быстрые инновационные инструменты, используя графические процессоры для параллельной обработки данных и искусственного интеллекта. Компания Ocado использовала программное обеспечение nTop для быстрого изменения конструкции своих роботов, что позволило снизить вес на две трети и сэкономить время и средства.

Раскрытие возможностей SHAP: Измерение важности предикторов машинного обучения

Значения Шэпли измеряют важность предикторов в ML-моделях и оцениваются с помощью инструмента SHAP в Python. Анализ синтетических данных позволяет получить представление о точности модели и значимости переменных.