Sophos использует AI и ML для защиты от киберугроз, настраивая LLM для кибербезопасности. Amazon Bedrock повышает производительность SOC с помощью Anthropic's Claude 3 Sonnet, борясь с усталостью от оповещений.
Интеграция Datadog с AWS Neuron оптимизирует ML-нагрузки на инстансах Trainium и Inferentia, обеспечивая высокую производительность и мониторинг в реальном времени. Интеграция с Neuron SDK обеспечивает глубокое наблюдение за выполнением модели, задержкой и использованием ресурсов, что позволяет эффективно обучать и делать выводы.
Компания Neuromorphic Computing переосмысливает аппаратные средства и алгоритмы ИИ, вдохновляясь мозгом, чтобы снизить энергопотребление и продвинуть ИИ на новый уровень. Сделка OpenAI с Rain AI на сумму 51 миллион долларов на поставку нейроморфных чипов свидетельствует о переходе к более экологичному ИИ в центрах обработки данных.
Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) представляют опасность в производственных приложениях, но такие стратегии, как RAG и Amazon Bedrock Guardrails, могут повысить точность и надежность фактов. Агенты Amazon Bedrock Agents предлагают динамическое обнаружение галлюцинаций для настраиваемых, адаптируемых рабочих процессов без перестройки всего процесса.
Флагманский продукт Rad AI, Rad AI Impressions, использует LLM для автоматизации отчетов по радиологии, экономя время и сокращая количество ошибок. Их модели искусственного интеллекта генерируют впечатления для миллионов исследований ежемесячно, принося пользу тысячам радиологов по всей стране.
Технологии искусственного интеллекта, такие как Amazon Bedrock, позволяют эффективно отвечать на сложные запросы по техническому анализу акций, преобразуя запросы на естественном языке в действенные данные с помощью генеративных агентов искусственного интеллекта. С помощью Amazon Bedrock пользователи могут безопасно создавать и масштабировать приложения ИИ, используя высокопроизводительные баз...
Salesforce централизует данные о клиентах для получения глубоких знаний. ИИ Amazon Q Business дает возможность сотрудникам принимать решения на основе данных и повышать производительность труда.
Узнайте, как настроить конфигурации жизненного цикла для доменов Amazon SageMaker Studio, чтобы автоматизировать такие действия, как предустановка библиотек и выключение неработающих ядер. Amazon SageMaker Studio - это первая среда разработки, созданная для ускорения сквозной разработки ML, предлагающая настраиваемые профили пользователей доменов и общие рабочие пространства для эффективного у...
Ультраправые партии в Европе используют искусственный интеллект для распространения фальшивых изображений и демонизации таких лидеров, как Эммануэль Макрон. Эксперты предупреждают о политическом использовании генеративного ИИ в кампаниях после выборов в ЕС.
Реферат: Компромисс между погрешностью и дисперсией влияет на прогностические модели, балансируя между сложностью и точностью. На реальных примерах показано, как недоучет и переучет влияют на производительность модели.
Модели Meta Llama 3.1 LLM с поддержкой 8B и 70B inference теперь на инстансах AWS Trainium и Inferentia. SageMaker JumpStart предлагает безопасное развертывание предварительно обученных моделей для настройки и доводки.
Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT и Claude, стремительно набирают популярность, меняя общество и экономику. Несмотря на успехи, экономисты и специалисты по ИИ все еще не имеют полного представления об экономическом воздействии ИИ.
Ученые Массачусетского технологического института разработали метод с использованием искусственного интеллекта и физики для создания реалистичных спутниковых изображений будущих последствий наводнений, что поможет в подготовке к ураганам. Разработанный командой «Earth Intelligence Engine» предлагает новый инструмент визуализации, который поможет повысить готовность населения к эвакуации во вре...
Инженер-программист Джеймс МакКаффри разработал систему регрессии на основе дерева решений на языке C# без рекурсии и указателей. Он удалил индексы строк из узлов для экономии памяти, что упростило отладку и сделало предсказания более интерпретируемыми.
Марзиех Гассеми сочетает любовь к видеоиграм и здоровью в своей работе в Массачусетском технологическом институте, сосредоточившись на использовании машинного обучения для повышения справедливости в здравоохранении. Исследовательская группа Гассеми в LIDS изучает, как предвзятость данных о здоровье может повлиять на модели машинного обучения, подчеркивая важность разнообразия и инклюзивности в...