Мультимодальные вкрапления объединяют текстовые и графические данные в единую модель, позволяя использовать кросс-модальные приложения, такие как создание подписей к изображениям и модерация контента. CLIP согласовывает представления текста и изображения для классификации изображений по 0-кадрам, демонстрируя возможности общих пространств вкраплений.
Мэй теряет работу из-за человекоподобных роботов и проходит экспериментальную инъекцию лица, чтобы уберечься от них. Семья справляется с загрязненной окружающей средой, зависимостью от устройств в антиутопическом мире.
Крупнейшие новостные организации Канады подали в суд на OpenAI за то, что те якобы без разрешения использовали их статьи для обучения ChatGPT. Иск требует штрафных санкций и доли прибыли, а также запрета на использование статей в будущем.
LLMs.txt - это новый веб-стандарт, оптимизированный для интеллектуальных систем и быстро набирающий популярность благодаря поддержке Mintlify. Сооснователь Джереми Ховард предложил LLMs.txt, чтобы помочь системам искусственного интеллекта эффективнее понимать содержимое веб-сайтов.
Департаментам Уайтхолла не хватает прозрачности в использовании ИИ. Озабоченность возникает в связи с тем, что ИИ затрагивает миллионы жизней, примеры тому - DWP и Home Office.
Собаки предпочитают гадить в направлении север-юг. Узнайте, как измерить это в домашних условиях с помощью приложения компас и статистики Байеса. Исследователь повторил исследование с собственной собакой, зафиксировав более 150 «сеансов выравнивания».
Агентный ИИ объединяет специализированных агентов для расширения возможностей. Такие крупные игроки, как Microsoft и Google, вкладывают значительные средства в исследования агентного ИИ.
Сенат рекомендует отдельный закон об искусственном интеллекте и защите творческих работников. Amazon, Google, Meta критикуют за неясность в вопросе использования австралийских данных для обучения ИИ.
Пределы квантования раздвигаются с помощью ft-квантования - нового подхода к решению текущих ограничений алгоритмов. Эта техника экономии памяти сжимает модели и векторы для извлечения, популярная в LLM и векторных базах данных.
Реализовал регрессию AdaBoost с нуля на C#, используя k-nearest neighbors вместо деревьев решений. Исследовали оригинальный алгоритм AdaBoost. R2 алгоритма Друкера, создав уникальную реализацию без рекурсии.
Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) представляют опасность в производственных приложениях, но такие стратегии, как RAG и Amazon Bedrock Guardrails, могут повысить точность и надежность фактов. Агенты Amazon Bedrock Agents предлагают динамическое обнаружение галлюцинаций для настраиваемых, адаптируемых рабочих процессов без перестройки всего процесса.
Узнайте, как настроить конфигурации жизненного цикла для доменов Amazon SageMaker Studio, чтобы автоматизировать такие действия, как предустановка библиотек и выключение неработающих ядер. Amazon SageMaker Studio - это первая среда разработки, созданная для ускорения сквозной разработки ML, предлагающая настраиваемые профили пользователей доменов и общие рабочие пространства для эффективного у...
Оптимизация приложений на базе LLM с помощью бессерверного кэширования для эффективного ИИ-решения. Использование Amazon OpenSearch Serverless и Amazon Bedrock для увеличения времени отклика с помощью семантического кэша для персонализированных подсказок и уменьшения коллизий в кэше.
Salesforce централизует данные о клиентах для получения глубоких знаний. ИИ Amazon Q Business дает возможность сотрудникам принимать решения на основе данных и повышать производительность труда.
Sophos использует AI и ML для защиты от киберугроз, настраивая LLM для кибербезопасности. Amazon Bedrock повышает производительность SOC с помощью Anthropic's Claude 3 Sonnet, борясь с усталостью от оповещений.