Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Отказ от использования технологий, основанных на искусственном интеллекте: Ваша конфиденциальность имеет значение

Компании без согласия выуживают личные данные для обучения систем искусственного интеллекта. Технологическая индустрия жаждет данных для создания передовых технологий искусственного интеллекта.

Повышение производительности труда с помощью QnABot на AWS и Amazon Q Business

Компания Principal использовала QnABot на AWS для создания интеллектуального чат-бота для ответов в режиме реального времени на основе ролей, что позволило улучшить доступ к корпоративным данным и повысить производительность. Благодаря интеграции с Amazon Q Business и Amazon Bedrock компания Principal разработала безопасный внутренний чатбот для более быстрого поиска информации, что повысило э...

Собирая урожай успеха: Farming Simulator 25 на GeForce NOW

GeForce NOW представляет Farming Simulator 25 с новыми возможностями рисового земледелия и азиатской тематикой карты. Участники также получают специальные награды за игру «Трон и Свобода», что повышает их игровой опыт.

Построение дерева решений регрессии в Python

Технолог реализует регрессионную систему на основе дерева решений на языке Python, открывая новый трюк индексации в экспериментальном ИИ Google. Планирует создать нерекурсивную версию из-за сложностей с отладкой и модификацией рекурсивного кода.

Откройте для себя Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker!

Stability AI выпустила Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker JumpStart, предлагающую мощные возможности преобразования текста в изображение. Имея 8,1 миллиарда параметров, модель позволяет создавать высококачественные изображения для различных отраслей, повышая креативность и эффективность.

Оптимизация процесса возмещения ущерба при ДТП с помощью Amazon Bedrock

Решение, использующее генеративный ИИ AWS, например Amazon Bedrock и OpenSearch, упрощает оценку повреждений автомобилей для страховщиков, ремонтных мастерских и менеджеров автопарков. Преобразуя изображения и метаданные в числовые векторы, этот подход упрощает процесс и предоставляет ценные сведения для принятия обоснованных решений в автомобильной промышленности.

Дистопия знакомств: Обзор ближайшего будущего

В 2043 году лондонский театр Arcola представляет переплетенные истории о любви, связи и искусственном интеллекте. Мировое приложение для знакомств, основанное на данных, поднимает вопросы об алгоритмах и человеческих связях.

Революционный поиск изображений с помощью вкраплений Amazon Titan

Технология визуального поиска в электронной коммерции улучшает поиск товаров, позволяя пользователям искать их с помощью изображений. Amazon Bedrock предлагает высокопроизводительные модели ИИ для генеративных приложений ИИ, повышающих точность поиска и удобство работы пользователей.

Улучшение управления моделями с помощью Amazon SageMaker

Amazon SageMaker теперь позволяет пользователям регистрировать ML-модели с помощью Model Cards, упрощая управление и прозрачность для отраслей с высокими ставками. Интеграция Model Cards с Model Registry упрощает процессы управления и утверждения моделей для принятия более эффективных решений.

Оптимизация обработки многоязычного контента с помощью Amazon Bedrock и A2I

Мировой рынок IDP переживает бум, а модели Claude компании Anthropic и Amazon A2I позволяют создавать надежные конвейеры обработки многоязычных документов для повышения точности и качества извлекаемой информации. Это решение сочетает в себе ИИ, бессерверную оркестровку и человеческий интеллект для эффективного извлечения, проверки и хранения многоязычного контента.

Построение k-NN регрессии в Python

Реализация регрессии k-nearest neighbors с нуля на Python с использованием синтетических данных, демонстрирующая точность предсказания в пределах 0,15. Валидация с модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для получения совпадающих результатов, демонстрирующих простоту и эффективность алгоритма.

Дилемма дизайна: перевернуть сценарий

Лаборатория DeCoDE Массачусетского технологического института расширяет границы в машиностроении, сочетая машинное обучение и генеративный искусственный интеллект для повышения точности проектирования. Их проект Linkages демонстрирует в 28 раз большую точность и в 20 раз более быстрые результаты по сравнению с предыдущими методами, демонстрируя потенциал для более широкого применения в машинос...