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

Ускоренная оптимизация комплексного планирования

Исследователи Массачусетского технологического института разработали систему машинного обучения, которая сокращает время решения сложных логистических задач на 50%. Подход, основанный на искусственном интеллекте, позволяет сократить количество лишних вычислений для поиска оптимальных решений.

Эффективная инвентаризация имущества с помощью компьютерного зрения

Используя генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели, поставщики электроэнергии могут упростить управление инвентаризацией активов за счет автоматического извлечения данных из этикеток с помощью компьютерного зрения. Это инновационное решение использует такие сервисы AWS, как Amazon Bedrock и Anthropic's Claude 3, чтобы упростить процесс, позволяя техническим специалистам н...

США ужесточают правила экспорта чипов искусственного интеллекта, Nvidia несет убытки в размере $5,5 млрд.

Запрет США на продажу чипов H20 AI в Китае грозит Nvidia потерей $5,5 млрд. Компании теперь требуется специальная лицензия для китайского рынка, что повлияет на будущие продажи.

Оптимизация процесса устранения неполадок Amazon EKS с помощью Bedrock Automation

Amazon представила мультиагентное взаимодействие для Amazon Bedrock на AWS re:Invent 2024. Это инновационное решение упрощает управление кластером EKS благодаря интеллектуальному мониторингу кластера и автоматическому устранению неполадок, что значительно снижает MTTR и MTTI.

Раскрытие возможностей полиномиальной функции ядра

Функции ядра, такие как полиномиальная и радиальная базисные функции, являются ключевыми в машинном обучении для измерения сходства между векторами. В то время как полиномиальная функция ядра сложна для вычисления, функция ядра RBF более проста и чаще всего используется.

Повышение производительности: Mixtral 8x7B на Amazon SageMaker

AWS предлагает оптимизированные решения для развертывания больших языковых моделей, таких как Mixtral 8x7B, с использованием чипов AWS Inferentia и AWS Trainium для высокопроизводительного вывода. Узнайте, как развернуть модель Mixtral на экземплярах AWS Inferentia2 для экономически эффективного создания текстов.

Оптимизация клинических исследований с помощью Amazon Bedrock

Компания Clario, лидер в области решений для обработки данных конечных точек клинических исследований, модернизировала процесс создания документов с помощью сервисов искусственного интеллекта AWS для оптимизации рабочих процессов. Решение автоматизирует генерацию BRS, сокращая трудоемкие ручные задачи и минимизируя ошибки в документации клинических исследований.

ИИ для работы с документами от Snowflake: подробный обзор

ИИ документов, предлагаемый компанией Snowflake, объединяет OCR и LLM для эффективного извлечения информации из цифровых документов. Он соединяет бумажный и цифровой миры, преобразуя обработку данных с легкостью и удобством.

Техасские республиканцы угрожают инфраструктурным планам Трампа по искусственному интеллекту

Палата представителей штата Техас, контролируемая республиканцами, примет закон, устанавливающий препятствия для центров обработки данных, что может отсрочить реализацию инфраструктурных планов Трампа в области ИИ. Совместное предприятие Stargate построит 20 дата-центров для вычислительных мощностей ИИ, чтобы повысить конкурентоспособность США по сравнению с Китаем.

План Nvidia по созданию инфраструктуры искусственного интеллекта в США стоимостью $500 млрд на фоне угрозы введения тарифов на чипы

Nvidia инвестирует $500 млрд в инфраструктуру искусственного интеллекта США на фоне угроз Трампа по поводу импорта. Генеральный директор обедал в Мар-а-Лаго.

Связь с искусственным интеллектом: восхождение чатботов-компаньонов

Более 100 миллионов человек используют персонифицированные чат-боты для различных целей - от виртуальных «жен» до помощи в охране психического здоровья. Чат-боты с искусственным интеллектом меняют человеческие отношения, имитируя взаимодействие с людьми с помощью адаптивного обучения и персонализированных ответов.

Расширение линейной регрессии в C# с помощью двухсторонних взаимодействий

Применение линейной регрессии с двусторонними взаимодействиями значительно повысило точность прогнозирования. Модель достигла 83 % точности на обучающих данных и 80 % на тестовых, продемонстрировав свою эффективность.