Компания Exowatt, специализирующаяся на модульных солнечных системах с возможностью регулирования мощности, использует передовые технологии для преобразования солнечной энергии в тепловую энергию и последующего производства электроэнергии по требованию для энергоемких приложений, таких как центры обработки данных для искусственного интеллекта. Для оптимизации работы компания внедрила систему ис...
В этом тексте автор объясняет концепцию "агента искусственного интеллекта" и то, как он сталкивается с той же проблемой, что и персонаж в фильме "День сурка", где ему приходится перечитывать всю свою историю перед выполнением действия. Это приводит к высоким затратам из-за повторных запросов. Затем автор представляет "кэширование подсказок", решение, при котором ранее обработанные данные сохран...
В этом тексте обсуждаются преимущества и эволюция корпоративной системы извлечения информации с использованием баз знаний Amazon Bedrock на платформе AWS Cloud Development Kit (CDK). Традиционные системы расширенного генерации с использованием извлеченной информации (RAG) имеют ограничения, такие как обработка вопросов, охватывающих несколько источников данных или требующих множественных запрос...
Автор реализовал систему регрессии на основе дерева решений с использованием JavaScript и использовал систему искусственного интеллекта для анализа ее корректности. Система ИИ выявила граничные случаи, в которых код мог работать некорректно, и предложила улучшения для повышения производительности. После значительных усилий была разработана обновленная версия системы регрессии на основе дерева р...
В этом году на мероприятии Climate Week NYC, ежегодной конференции, объединяющей более 100 000 человек и включающей в себя более 1000 мероприятий по всему Нью-Йорку для обсуждения проблем изменения климата и поиска решений, активно присутствовала делегация из Массачусетского технологического института (MIT). Представители MIT участвовали в мероприятии несколько дней, включая выступления Эвелин ...
Автор использовал искусственный интеллект для повышения производительности существующей реализации градиентного бустинга регрессии на языке C#, что привело к значительным улучшениям. Градиентный бустинг регрессии – это метод, основанный на деревьях, который используется для предсказания одного числового значения, например, максимальной безопасной суммы кредита на основе различных факторов. Этот...
В этом тексте рассматривается проблема управления моделями компьютерного зрения в системах контроля качества на производстве, использующих несколько камер. Каждая камера фиксирует изображение по-своему, что приводит к получению уникальных наборов данных для обучения. Для решения этой задачи требуются отдельные модели, настроенные индивидуально для каждой камеры, что влечет за собой необходимост...
Геопространственные карты в Amazon Quick Sight позволяют компаниям визуализировать закономерности, связанные с местоположением, с помощью точечных карт, закрашенных карт и теперь – многослойных карт. С новыми типами геометрии "точка" и "линия", доступными из файлов GeoJSON, пользователи могут отмечать конкретные места и прокладывать маршруты. В этой статье рассматривается структура данных и фор...
Компания Bayer Crop Science использует модели машинного обучения для анализа данных из областей геномики, полевых испытаний, изображений и экологических условий при селекции растений. Для управления конфигурациями этих моделей машинного обучения, а также обеспечения их воспроизводимости и управляемости, компания Bayer разработала систему Connected Decision Engine (CDE). По мере увеличения испол...
Факультет гуманитарных, художественных и социальных наук Массачусетского технологического института отметил свою 75-ю годовщину на специальном симпозиуме, посвященном его вкладу в образование, научные исследования и общество. Мероприятие, проходившее в музыкальном здании Linde, привлекло ученых, студентов, сотрудников и выпускников со всего факультета. Руководство MIT, включая президента Сэлли ...
Обучение с подкреплением в многоэтапных задачах (MTRL) – это метод обучения моделей для выполнения задач, состоящих из нескольких этапов, при котором обратная связь предоставляется только после завершения всей последовательности. В отличие от тонкой настройки, MTRL не полагается на единственную правильную последовательность или метку. Агенты взаимодействуют с окружающей средой, принимают решени...
При обновлении конфигурации конечной точки Amazon SageMaker AI в режиме реального времени, изменение типа экземпляра, их количества или переменных окружения с помощью AWS CloudFormation или AWS CDK может привести к сбою развертывания. Это связано с тем, что SageMaker AI требует, чтобы целевой объект масштабирования был отменен перед обновлением конечной точки. Однако отмена регистрации целевого...
На ранних этапах развития искусственного интеллекта (ИИ), инженеры, такие как те, кто работали в MIT, считали, что добавление случайности и нелогичности необходимо для того, чтобы машины могли имитировать человеческую креативность, по словам доцента MIT Бенджамина Линдквиста. Отдавая дань идеям середины 20-го века, инженеры рассматривали креативность как результат неожиданных логических скачков...
Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор компании NVIDIA, недавно посетил Астану, Казахстан, где обсуждал усилия страны по созданию развитой экосистемы искусственного интеллекта (ИИ). Цель Казахстана – разработать ИИ, который отражает его язык и культуру, используя свои богатые энергетические ресурсы для поддержки отечественных разработок в области ИИ и преобразования энергии в интеллек...
Всплеск трафика может перегрузить локальный сервер преобразования текста в речь (TTS), что приведет к проблемам с задержкой. Развертывание модели Kokoro-82M на платформе Amazon SageMaker AI с точной настройкой масштабирования позволяет предотвратить скрытые ошибки.