Разработчик ИИ Ишан Ананд втиснул GPT-2 в Excel для простого изучения LLM. Электронная таблица "Spreadsheets-are-all-you-need" предлагает практическое понимание архитектуры трансформаторов.
Традиционная обработка заказов в значительной степени зависит от ручных процессов, что создает проблемы с масштабируемостью и эффективностью. Amazon Bedrock предлагает решения на основе генеративного ИИ для обработки заказов на естественном языке, оптимизируя автоматизацию с помощью таких сервисов AWS, как Amazon Lex и Lambda.
Изучите принципы строения мозга первого порядка для ИИ-помощников с помощью агентов LLM и расширения памяти. Научитесь создавать агентов с нуля, используя Langsmith для улучшения рассуждений и производительности.
Сгенерированный ИИ робозвонок, выдававший себя за президента Байдена, призывал избирателей штата Северный Ледовитый океан не голосовать, что привело к запрету в США на использование в робозвонках голосов, сгенерированных ИИ. Эксперты предупреждают о беспрецедентной дезинформации выборов в 2024 году из-за влияния ИИ.
ЕС требует от Google, Facebook, X бороться с deepfake для обеспечения безопасности опросов. Новые законы об искусственном интеллекте, направленные на борьбу с фальшивым контентом, - новаторский шаг.
Постройте алгоритм k-Means на Python с нуля, используя библиотеки numpy и pandas. Примените его к реальной задаче семантической сегментации на спутниковых снимках Аральского моря.
Стив Крамер и техасские компании использовали искусственный интеллект для создания фальшивых робозвонков, выдающих себя за Джо Байдена и призывающих демократов не голосовать на праймериз в Нью-Гэмпшире. Подан иск о возмещении ущерба и предотвращении будущих действий, что подчеркивает опасность использования искусственного интеллекта на выборах.
3D Gaussian splatting, новый метод синтеза новых видов, бросает вызов NeRFs как доминирующей технике для представления 3D-сцен. Этот метод использует анизотропные гауссианы для создания четких 3D-моделей в реальном времени, обеспечивая уникальный подход к представлению сцен и рендерингу изображений.
Приложения генеративного ИИ на основе фундаментальных моделей приносят пользу бизнесу в сфере обслуживания клиентов и инноваций. Проблемы включают в себя качество вывода, конфиденциальность данных и стоимость, но такие решения, как оперативное проектирование и RAG, могут помочь организациям использовать мощь ФМ с помощью AWS Bedrock.
Генеративный ИИ произвел революцию в интеллектуальных системах, что позволило быстро разработать чат-бота для PGA TOUR. В результате сотрудничества с AWS был создан прототип виртуального помощника на базе Amazon Bedrock, обеспечивающий беспрепятственное взаимодействие с болельщиками с помощью извлечения данных и интерактивных возможностей.
Руководители, занимающиеся разработкой программного обеспечения, сталкиваются с такими проблемами, как нехватка технических знаний, нехватка времени и ручная работа по проверке кода. Amazon Bedrock предлагает решение с использованием искусственного интеллекта и инструментов AWS для оптимизации процесса рецензирования и утверждения, что позволяет эффективно внедрять изменения кода.
ИИ преобразует здравоохранение: Ли Джонсон из Монтаны использует ИИ для поиска ответов на вопросы о раке своей жены, а профессор Регина Барзилай из Массачусетса разрабатывает систему для раннего выявления рака.
ИИ-помощники получают доступ к частным мыслям и деловым секретам: исследователи обнаружили изъян в шифровании OpenAI. Атака может расшифровать ответы с высокой точностью, раскрывая конфиденциальные темы и потенциально нарушая приватность.
В онлайн-играх и социальных сообществах для общения используются голосовые и текстовые чаты. Такие сервисы AWS, как Amazon Transcribe и Comprehend, предлагают решения для модерации аудиочатов, сочетающие в себе простоту, задержку, стоимость и гибкость. На GitHub доступен пример кода для обнаружения токсичного контента в аудиочатах.
Статья о кластеризации данных с использованием Self-Organizing Map в C# для визуализации и кластеризации данных. Сравнивается кластеризация SOM с методами k-means и DBSCAN. Демонстрационная программа использует подмножество Penguin Dataset для кластерного анализа.