Amazon Q Business, генеративный ассистент с искусственным интеллектом, интегрируется с QuickSight для унифицированного разговорного взаимодействия со структурированными и неструктурированными источниками данных. Интеграция позволяет получать данные и визуализации из QuickSight в режиме реального времени, повышая точность и простоту ответов, предоставляемых Amazon Q Business.
В лондонском офисе Google царит атмосфера стартапа, а управляющий директор Дебби Вайнштейн изучает коммерческий потенциал искусственного интеллекта на фоне антимонопольных проблем США.
Amazon SageMaker объявляет об обновлении инструментария для оптимизации выводов, включая спекулятивное декодирование и квантование FP8 для ускорения оптимизации генеративных моделей ИИ. Интеграция с TensorRT-LLM от NVIDIA для повышения производительности и сокращения времени развертывания, что позволяет достичь лучших в своем классе результатов за считанные часы.
Опрос показывает отсутствие связи между преподавателями и учениками/родителями с IDD по вопросам ИИ в образовании. NVIDIA AI Podcast исследует потенциал ИИ в улучшении специального образования и инклюзии инвалидов с советником по специальным вопросам США Сарой Минкарой и председателем Специальной Олимпиады Тимоти Шрайвером.
Генерируйте синтетические данные для регрессии машинного обучения с помощью нейронной сети с заданными параметрами. Упростите генерацию сложных данных с помощью настраиваемой функции на C#.
Ученые Массачусетского технологического института разработали фотонный чип для глубоких вычислений нейронных сетей, добившись высокой скорости и точности. Чип может произвести революцию в глубоком обучении для таких приложений, как лидар и высокоскоростные телекоммуникации.
Chronos-Bolt в AutoGluon-TimeSeries обеспечивает более быстрое прогнозирование с нуля по сравнению с традиционными моделями, превосходя статистические и базовые модели глубокого обучения. Основанная на архитектуре T5, она в 250 раз быстрее и в 20 раз экономичнее по объему памяти, чем оригинальные модели Chronos, обеспечивая точность прогнозов.
ИИ-агенты - это динамические сущности, которые в 2024 году произведут революцию в развертывании, настройке и мониторинге сетей. Они адаптируются, рассуждают и действуют автономно, повышая эффективность принятия решений и оперативность реагирования в реальном времени.
Узнайте, как с помощью сетевых наук и Python составить карту связей между персонажами в популярном сериале Arcane из вселенной League of Legends на Netflix. Собрав данные о персонажах и визуализировав сеть, вы сможете применить эти навыки к любой сложной системе, не ограничиваясь сериалом Arcane.
Amazon SageMaker Fast Model Loader сокращает время развертывания LLM в 15 раз за счет потоковой передачи весов моделей из Amazon S3. Эта инновация преобразует развертывание LLM, обеспечивая более быстрое время загрузки для более эффективных приложений ИИ.
Возрастает озабоченность по поводу воздействия больших языковых моделей (LLM) на окружающую среду. Пример: Llama 3.1 405B от Meta требует огромных ресурсов, выбрасывает тонны CO2. OpenAI сталкивается с финансовыми трудностями, поскольку затраты на вычисления почти сравнялись с общим доходом.
В своей новой книге Мариетье Шааке рассказывает о беспрецедентной силе больших технологий. Она подчеркивает, что в отличие от прежних монополий влияние технологических компаний распространяется на различные отрасли.
Доцент Массачусетского технологического института Кэтрин Д'Игнацио применяет данные для решения социальных проблем, расширяя возможности граждан с помощью аргументов, основанных на данных. Ее работа над проблемой феминицида привела к созданию инновационных инструментов искусственного интеллекта и книги «Подсчет феминицида», которая привлекла внимание общественности во всем мире.
Компания Cohere выпустила Rerank 3.5 через Rerank API на Amazon Bedrock, расширив возможности поиска релевантности и ранжирования контента для клиентов AWS. Технология Reranking улучшает результаты поиска, анализируя семантическое значение, намерения пользователей и бизнес-правила, что приносит пользу платформам электронной коммерции и глобальным организациям в различных отраслях.
Проверяйте модели машинного обучения с помощью 12 методов. Выберите подходящий, чтобы обеспечить точность прогнозов на основе имеющихся данных.