Выбор оборудования и время обучения влияют на энергопотребление, водопотребление и углеродный след при обучении моделей ИИ. Более длительное время обучения может снизить энергоэффективность на 0,03 % в час, что подчеркивает экологические издержки внедрения ИИ.
Amazon Bedrock предлагает средства защиты от косвенных вторжений, обеспечивая безопасность взаимодействия с ИИ. Косвенные инъекции могут привести к утечке данных, дезинформации и манипулированию системой. Понимание и устранение этих проблем крайне важно для поддержания безопасности и доверия к системам ИИ.
Audible, бренд Amazon, представит более 100 голосов, созданных искусственным интеллектом, для аудиокниг на разных языках. Технология искусственного интеллекта будет использоваться для озвучивания, а также для перевода, который будет предлагаться избранным издательствам.
Данные для обучения ИИ могут не отражать разнообразие населения Австралии, что создает риск дискриминации на собеседованиях. Видеоролики с неисправными рекрутерами ИИ на TikTok подчеркивают эту проблему.
Amazon EKS и Bedrock создают масштабируемые и безопасные решения RAG для генеративных приложений ИИ на AWS, используя дополнительные данные для получения точных ответов. Используя управляемые группы узлов EKS, решение автоматизирует предоставление ресурсов и эффективно масштабируется в зависимости от спроса, повышая производительность и безопасность.
ИИ-инструмент Consult будет анализировать отзывы в 1000 раз быстрее, чем человек, экономя время и деньги шотландского правительства. Система обещает революционизировать общественные консультации, эффективно обрабатывая отзывы о нехирургических косметических процедурах.
Крупные технологические компании используют человеческий язык в интересах искусственного интеллекта, заставляя доверять продуктам как инструментам для совместной работы. Автор ставит под сомнение изображение книги с помощью ChatGPT, подчеркивая предостережение против использования больших языковых моделей для самовыражения.
Роботы с искусственным интеллектом, использующие технологии NVIDIA для промышленной автоматизации, были представлены на выставке Automate компаниями KUKA, Standard Bots, UR и Vention. Синтетические данные NVIDIA ускоряют процесс обучения роботов, революционизируя процесс разработки роботов для различных задач.
Статья рассматривает утечку данных в Data Science, делая акцент на примерах, а не на теории. Определяются такие типы утечки, как утечка цели и загрязнение сплита «обучение-тестирование», и предлагаются способы устранения каждой из них.
WebAssembly расширяет возможности браузера за пределы HTML, CSS и JavaScript. Библиотека Pyodide позволяет выполнять Python-код в браузере, что полезно для специалистов по изучению данных и ML.
Автоматизированные рабочие процессы часто нуждаются в человеческом одобрении; масштабируемая система ручного одобрения была построена с использованием AWS Step Functions, Slack, Lambda и SNS. Решение включает в себя машину состояний с паузой для принятия решения человеком и сообщением в Slack для утверждения.
Президент Украины приглашает Папу Льва XIV в Украину, призывая СМИ отказаться от поляризующих высказываний. Лев выступает за ответственное использование искусственного интеллекта в журналистике.
Обучение линейных SVR является сложной задачей из-за не поддающейся исчислению дифференцируемой функции потерь, что привело к исследованию PSO в сравнении с эволюционными алгоритмами. Использование PSO для обучения линейной SVR дало превосходные результаты, продемонстрировав важность настройки параметров для оптимизации прогностических моделей.
Протокол Model Context Protocol (MCP) необходим для интеграции пользовательских инструментов с Claude Desktop, обеспечивая централизованный способ управления инструментами в различных интерфейсах. По сравнению с традиционными методами, такими как RAG, MCP обеспечивает бесшовную интеграцию без необходимости создавать собственный сервер с нуля.
Amazon Q Business предлагает масштабируемую помощь ИИ для команд ИТ-поддержки, повышая производительность с помо Благодаря интеграции с Jira и настройке баз знаний Amazon Q оптимизирует процессы устранения неполадок, сокращая время и усилия на решение ИТ-задач.