Трамп назначает Дэвида Сакса, бывшего операционного директора PayPal, на должность царя Белого дома по искусственному интеллекту и криптовалютам, вознаграждая крупных доноров политической властью. Сакс, инсайдер Кремниевой долины, организовал сбор средств, который принес кампании Трампа более 12 млн долларов.
Научитесь общаться с изображениями с помощью Llama 3.2-Vision, передового мультимодального LLM от Meta. Изучите его навыки распознавания и рассуждения на ноутбуке Colab для локального выполнения.
Генеративный ИИ способствует инновациям, преобразует отрасли и принесет 1,3 триллиона долларов дохода к 2032 году. Вице-президент NVIDIA Ян Бак (Ian Buck) прогнозирует 5-кратный рост производительности и снижение затрат благодаря новым аппаратным инновациям для ИИ-выводов.
Статья: 'Decision Tree Regression from Scratch Using C#' представляет демонстрационный пример реализации регрессии дерева решений без рекурсии и указателей. Точность модели на обучающих данных высока, но перебор с подгонкой является проблемой, решаемой с помощью ансамблевых методов.
Генеративный ИИ, в частности Retrieval Augmented Generation (RAG), преобразует отрасли, обеспечивая персонализированный опыт с помощью внешних источников знаний. Приложения RAG на Amazon SageMaker JumpStart с использованием Facebook AI Similarity Search (FAISS) оптимизируют результаты генеративного ИИ с выгодой для затрат и ускоряют итерации.
Автоматизация документирования научного кода с помощью GPT для оптимизации рабочих процессов. Цель: эффективный и последовательный переход от кода к комплексным документам.
Организации используют учебные планы Amazon SageMaker HyperPod для получения доступа к ускоренным вычислительным ресурсам для настройки больших языковых моделей, что повышает эффективность моделей в различных отраслях. Это решение решает проблему обеспечения надежных вычислительных мощностей для обучения моделей, предлагая масштабируемые и экономически эффективные варианты для организаций, стр...
AWS уделяет особое внимание ответственному ИИ, повышая ценность бизнеса за счет доверия и инноваций. Сертификация ISO/IEC 42001 и Amazon Bedrock Guardrails повышают прозрачность и безопасность сервисов ИИ.
В геопространственных данных для определения местоположения по GPS между известными точками используется мертвая точка отсчета, что влияет на качество и ценность данных. Телематические данные с транспортных средств включают в себя различные сигналы, такие как местоположение GPS, скорость и другие, что влияет на обработку и анализ данных.
Amazon Bedrock Model Distillation обеспечивает высокую точность при использовании более компактных и экономичных моделей ИИ за счет переноса знаний из продвинутых моделей. Эта функция автоматизирует процесс, обеспечивая эффективность, оптимизацию затрат и расширенную настройку для различных случаев использования.
ИИ-программа GenCast компании Google DeepMind превзошла прогноз ENS от ECMWF, предсказав погоду и пути ураганов на 20 % точнее. GenCast предлагает более быстрые и точные прогнозы погоды на каждый день, что является многообещающим событием для мониторинга погоды.
MIT оказал значительное влияние на COP16, продемонстрировав исследования в области биоразнообразия и приняв участие в ключевых дискуссиях по глобальным целям. Программа NCS ESI поддержала городские коалиции Латинской Америки в достижении целей KMGBF посредством многомасштабных действий и природоохранных мероприятий на базе сообществ.
Инженеры Массачусетского технологического института выпустили DrivAerNet++, набор данных из 8000 моделей автомобилей, позволяющий искусственному интеллекту быстро улучшить аэродинамику автомобиля, сократив расходы на исследования и разработки. Этот набор данных может привести к созданию более экономичных автомобилей и электромобилей с большим запасом хода, ускоряя автомобильные инновации для у...
Профилирование клиентов развивается благодаря векторным рекомендателям образцов, таким как механизм Pinnersage компании Pinterest, предлагающий индивидуальный выбор пользователя. Эти алгоритмы упрощают рекомендации, преобразуя образцы в векторы, что повышает вовлеченность пользователей.
Создайте LLM-агент общего назначения для различных случаев использования. Выберите подходящую модель и определите логику управления для оптимальной производительности и адаптивности.