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

Технический секретарь обращается за советом к эксперту ChatGPT

Министр науки и технологий Питер Кайл обращается за советом к ИИ по поводу выступлений в подкастах и внедрения ИИ. Использование им ChatGPT вызывает в Уайтхолле опасения по поводу влияния технологий.

Максимизация производительности Qwen 2.5 на чипах AWS AI с помощью библиотек Hugging Face

Многоязычные LLM-системы Qwen 2.5 превосходят предыдущие модели, поддерживая 29 языков и расширяя возможности чатботов. Развертывание Qwen 2.5 на Amazon EC2 или SageMaker с помощью инструментов Hugging Face обеспечивает оптимальную производительность.

Оптимизация Amazon Bedrock с помощью LLMPerf и LiteLLM

Открытые модели фундаментов (FM) предлагают настраиваемые приложения искусственного интеллекта, но их развертывание может быть сложным. Amazon Bedrock Custom Model Import упрощает развертывание благодаря автоматическому масштабированию и экономичности, что делает его привлекательным решением для организаций.

Декодирование файлов Parquet

Parquet, ориентированный на столбцы формат, повышает производительность Больших Данных за счет более быстрых запросов и уменьшения объема хранимых данных. Такие инструменты Python, как PyArrow, препарируют файлы Parquet для лучшего понимания и манипулирования, демонстрируя его эффективность по сравнению с Pandas.

Нейронные сети, основанные на физике: Руководство для практиков

Обзорные статьи необходимы для того, чтобы оставаться в курсе событий в быстро развивающейся области физически обоснованных нейронных сетей (PINNs). Обязательная для прочтения статья «Научное машинное обучение с помощью физически-информационных нейронных сетей» охватывает ключевые темы, инструментарий и будущие направления, предлагая всесторонний анализ основ и практических приложений PINN.

Масштабируемая система генерации категорий GoDaddy

Решения на основе генеративного ИИ могут повысить эффективность бизнеса за счет улучшения качества обслуживания клиентов. Компания GoDaddy сотрудничала с Инновационным центром генеративного ИИ, чтобы использовать пакетный вывод в Amazon Bedrock для улучшения категоризации товаров.

GTC 2025: Впереди захватывающие обновления!

GTC 2025 в Сан-Хосе демонстрирует передовые технологии ИИ, дискуссии и роботов, а генеральный директор NVIDIA рассказывает о будущем. Такие провидцы, как Ян ЛеКун и Фрэнсис Арнольд, переосмысливают возможности на конференции.

Смелые планы Стармера: Разрушение NHS England и усиление искусственного интеллекта

Кейр Стармер объявил о планах упразднения NHS England, чтобы уменьшить бюрократию и поставить управление здравоохранением под демократический контроль. Премьер-министр обещает масштабные изменения для улучшения обслуживания пациентов и рассматривает искусственный интеллект как способ экономии 45 млрд фунтов стерлингов в правительственных департаментах.

Высвобождение творческого потенциала: Холст Amazon Nova

Откройте для себя возможности Amazon Nova Canvas с помощью изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, и подсказок к ним. От пейзажей до портретов персонажей - откройте для себя творческие возможности этого инновационного инструмента. Раскройте свой творческий потенциал и оптимизируйте рабочие процессы с помощью практических рекомендаций по созданию эффективных подсказок для Amazon...

Освоение точности LLM: RAG и советы по тонкой настройке

RAG и Fine-Tuning - два метода улучшения больших языковых моделей, таких как ChatGPT и Gemini, позволяющие получить доступ к внешним источникам знаний для поиска актуальной информации без переобучения. RAG улучшает входные данные путем извлечения внешних данных, а Fine-Tuning адаптирует модель к конкретным требованиям, революционизируя возможности LLM для различных приложений.

Освоение вспомогательной векторной регрессии с линейным ядром

Векторная регрессия с поддержкой (SVR) с линейным ядром наказывает промахи сильнее, чем близкие точки данных, что контролируется параметрами C и epsilon. Несмотря на свою сложность, SVR дает результаты, схожие с обычной линейной регрессией, что делает ее менее практичной для линейных данных.