Amazon Q Business - это помощник на базе искусственного интеллекта, который упрощает интеграцию масштабных данных для предприятий, повышая эффективность и качество обслуживания клиентов. AWS Support Engineering успешно внедрила Amazon Q Business для автоматизации обработки данных, обеспечив быстрые и точные ответы на запросы клиентов.
Meta SAM 2.1, передовая модель сегментации зрения, теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для различных отраслей. Эта модель предлагает самые современные возможности обнаружения и сегментации объектов с повышенной точностью и масштабируемостью, позволяя организациям эффективно достигать точных результатов.
GraphStorm v0.4 от AWS AI представляет интеграцию с DGL-GraphBolt для более быстрого обучения и вывода выводов GNN на крупномасштабных графах. Структура графа fCSC GraphBolt позволяет сократить затраты памяти до 56 %, что повышает производительность в распределенных системах.
Новое исследование компании Tesla свидетельствует о прогрессе в области технологий автономного вождения. Элон Маск заявил, что полностью автономные автомобили «очень близки». Компания планирует выпустить бета-версию своего программного обеспечения Full Self-Driving для избранной группы клиентов.
Модели Falcon 3 компании TII в Amazon SageMaker JumpStart предлагают самые современные языковые модели с количеством параметров до 10 Б. Достигнув современной производительности, они поддерживают различные приложения и могут быть удобно развернуты с помощью UI или Python SDK.
Пузырьковые диаграммы дополнены переходами между состояниями «до» и «после» для более интуитивного восприятия. Разработка решения потребовала освежить математические концепции и выбрать наиболее подходящие касательные линии.
Патрик Косгроув подчеркивает высокое энергопотребление серверов для интернета. Китайское приложение DeepSeek AI значительно сокращает энергопотребление и углеродный след по сравнению с ChatGPT.
Исследователи быстро разрабатывают базовые модели ИИ: в 2023 году их будет опубликовано 149, что вдвое больше, чем в предыдущем году. Эти нейронные сети, подобно трансформаторам и большим языковым моделям, обладают огромным потенциалом для решения различных задач и имеют большую экономическую ценность.
Основные методы регрессии включают линейную, k-Nearest Neighbors, Kernel Ridge, Gaussian Ridge, Neural Network, Random Forest, AdaBoost и Gradient Boosting. Эффективность каждого метода зависит от размера и сложности набора данных.
Профессор Массачусетского технологического института Армандо Солар-Лезама исследует извечную борьбу за контроль над машинами в золотой век генеративного ИИ. Курс «Этика вычислений» в Массачусетском технологическом институте посвящён рискам современных машин и моральной ответственности программистов и пользователей.
Скорость обработки данных в облачных хранилищах данных имеет решающее значение: она влияет на затраты, своевременность данных и циклы обратной связи. Сравнительный тест скорости между Polars и Pandas призван проверить заявления о производительности и обеспечить прозрачность для потенциальных пользователей инструментов.
Тара Чкловски и Аншита Саини из Technovation обсуждают расширение возможностей девочек по всему миру с помощью обучения ИИ, решения реальных задач и инклюзивных инициатив в области ИИ. Узнайте о возможностях наставничества в сезоне 2025 года и технологических достижениях на конференции NVIDIA GTC.
Бибан Кидрон предупреждает, что изменения в законе об авторском праве Великобритании благоприятствуют ИИ, а не творческим индустриям, что ведет к передаче богатства технологическому сектору. Правительство рискует подорвать программу роста, предлагая обучать искусственный интеллект творческим работам.
Посланник Эммануэля Макрона по вопросам ИИ предупреждает о неустойчивой траектории развития искусственного интеллекта на глобальном саммите в Париже. Анн Буверо подчеркивает влияние ИИ на окружающую среду, обращая особое внимание на потребление энергии и ресурсов.
Такие диффузионные модели, как Stable Diffusion и DALL-E, продемонстрировали впечатляющее качество создания изображений. Такие техники, как Dreambooth и Lora, позволяют настраивать модели с минимальными усилиями, что позволяет им быстро осваивать новые концепции.