Научитесь генерировать новые изображения из существующих с помощью диффузионных моделей, как в программе SDEdit, которая редактирует изображения на основе текстовых подсказок. Эта техника упрощает процесс генерации и повышает точность восстановления изображений.
Говорят, что большие языковые модели (LLM) обладают «эмерджентными свойствами», но определение варьируется. Исследователи НЛП спорят о том, являются ли эти свойства обучаемыми или врожденными, что влияет на исследования и общественное восприятие.
Линейный дискриминантный анализ (LDA) помогает выявить критические признаки данных в больших массивах данных, отличая важные признаки от менее значимых. LDA - это контролируемый метод, который уменьшает размерность и объясняет закономерности отказов, что делает его идеальным для анализа промышленных данных.
Florence-2 от Microsoft, компактная модель языка зрения, отлично справляется с задачами аннотирования изображений с возможностью «нулевого снимка». Предварительно обученная на FLD-5B, она поддерживает такие задачи, как создание надписей, обнаружение объектов, сегментация и OCR в одной модели.
Агенты Amazon Bedrock способствуют работе генеративных приложений искусственного интеллекта, организуя задачи, вызывая API и применяя тонкие элементы управления доступом. Verified Permissions интегрируется с агентами для обеспечения контекстно-ориентированного управления доступом для безопасных рабочих процессов приложений.
Мертвые животные в Музее зоологии будут делиться историями с помощью искусственного интеллекта на телефонах посетителей. Американский таракан, останки дронта среди существ, разговаривающих в течение месяца.
Узнайте, как переносить проекты на языке Rust в среды nostd для встраиваемых устройств, преодолевая уникальные проблемы и ограничения. Следуйте девяти правилам, чтобы упростить процесс, включая использование функций Cargo и предварительно распределенных типов данных.
Заказчики используют генеративный ИИ, например Amazon Bedrock, для решения различных задач. Векторные базы данных помогают решить проблемы и повысить эффективность приложений генеративного ИИ, обеспечивая масштабируемую обработку и поиск данных.
Эксперты индустрии на NVIDIA AI Summit обсудили безопасность, правила и технологические достижения AV, подчеркнув важность повышения безопасности на дорогах благодаря непрерывным циклам разработки и новым инструментам моделирования. Ключевым событием мероприятия стало сотрудничество MITRE с Mcity по созданию виртуальной платформы для проверки АВ с помощью API NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX.
Директор ASIO Майк Берджесс предупреждает о радикализации в социальных сетях, об усугублении экстремизма с помощью ИИ. Социальные сети: «золотая жила и помои», подпитывающие экстремизм во всем мире.
Эффективность работы организаций зависит от облачной инфраструктуры. Ассистент на базе искусственного интеллекта автоматизирует реагирование на оперативные события, повышая непрерывность бизнеса.
Модели ИИ, такие как ChatGPT, повсеместно распространены и полезны, но генеративный ИИ создает проблемы, связанные с дезинформацией и этическими проблемами. Шумиха вокруг ИИ, примером которой может служить рост акций NVIDIA, вызывает вопросы о его влиянии на общество и потенциальных рисках.
DER SPIEGEL разрабатывает систему рекомендаций новостей, используя смешанный подход для оптимизации персонализации контента. Сочетая исторические данные о кликах с опросами пользователей, они стремятся лучше понять и предсказать поведение читателей для улучшения рекомендаций.
Улучшение вопросов и ответов для телекоммуникационных компаний с помощью моделей Клода от Anthropic
SK Telecom сотрудничает с AWS GenAIIC для настройки моделей Anthropic Claude для Q&A, специфичных для телекоммуникационной компании, с помощью Amazon Bedrock, повышая точность и обоснованность знаний. Партнерство направлено на предоставление кратких ответов, корректных ссылок и поддержание предпочтительного тона и стиля SKT в ответах, используя настройку моделей и синтетические данные.
Краткое содержание статьи: Implementing k-NN Classification Using C# в журнале Microsoft MSDN Magazine демонстрирует простоту и интерпретируемость метода k-nearest neighbors. Несмотря на чувствительность к обучающим данным, она отличается простотой реализации и впечатляющими результатами точности.