Основные моменты статьи: 'Matrix Inverse from Scratch Using SVD Decomposition with C# in Microsoft Visual Studio Magazine. Важность в машинном обучении, реализация алгоритма SVD на C# для инверсии матрицы.
NVIDIA GTC 2024 в Сан-Хосе обещает стать горнилом инноваций с 900+ сессиями и 300 выставками, в которых примут участие такие гиганты индустрии, как Amazon, Ford, Pixar и другие. Не пропустите панель Transforming AI Panel с оригинальными архитекторами нейронной сети Transformer, а также сетевые мероприятия и передовые выставки, чтобы быть впереди в области ИИ.
Компания Stability AI представила Stable Diffusion 3, передовую модель синтеза изображений, обеспечивающую повышенное качество и точность генерации текста. Семейство моделей с открытым весом имеет от 800 миллионов до 8 миллиардов параметров, что позволяет локально развертывать их на различных устройствах и бросать вызов собственным моделям, таким как DALL-E 3 от OpenAI.
Google приостанавливает работу функции синтеза изображений Gemini AI из-за неточного отображения разнообразия, что вызывает споры и теории заговора. Критики обвиняют Google в переписывании истории и дискриминации белых людей.
GeForce NOW празднует 4-летие с новыми играми, такими как Tales of Arise и Nightingale. Доступ к более чем 1800 играм, включая Cyberpunk 2077 и Assassin's Creed Valhalla, в облаке для беспрепятственного игрового процесса.
Основные моменты статьи: OpenUSD и NVIDIA Omniverse преобразуют 3D рабочие процессы для дизайнеров. Программное обеспечение Rhino 3D теперь поддерживает экспорт OpenUSD, расширяя возможности САПР. Художники, такие как Лангнер и Шварц, используют OpenUSD для бесшовных процессов проектирования и исследований.
Пользователи ChatGPT сообщают о странных результатах, сравнивая ИИ-ассистента с "инсультом" и "сходящим с ума". OpenAI обращается к проблеме, подчеркивая склонность человека антропоморфировать сбойные большие языковые модели.
Действенные шаги по повышению аналитической зрелости организации: Заткнитесь и слушайте. Опросы пользователей, анкетирование, командные встречи и наблюдение за работой позволяют получить ценные сведения для улучшения работы.
Google представляет Gemma, новые языковые модели ИИ с открытым исходным кодом, с параметрами 2B и 7B. Модели Gemma могут работать локально и вдохновлены мощными моделями Gemini.
Современные чат-боты обеспечивают круглосуточное обслуживание клиентов в различных отраслях, предлагая ответы в режиме реального времени на нескольких языках. Интеграция с базами знаний повышает качество персонализированных, контекстных ответов, используя расширенный поиск для повышения релевантности и вовлеченности пользователей.
Amazon Bedrock предлагает высокопроизводительные модели искусственного интеллекта от таких ведущих компаний, как Meta и Cohere. Titan Image Generator создает реалистичные изображения из простых текстовых подсказок, а модель Multimodal Embeddings повышает точность поиска за счет понимания текста и изображений.
ZOO Digital революционизирует локализацию контента с помощью автоматизированной диаризации с использованием Amazon SageMaker, сокращая ручной труд и время. Компания ZOO Digital, которой доверяют ведущие деятели индустрии развлечений, стремится выполнить локализацию менее чем за 30 минут благодаря масштабируемым моделям машинного обучения.
Google превзошла себя, выпустив Gemini Ultra 1.0, а теперь и Gemini Pro 1.5, заявив о более высоком качестве при меньших вычислениях. Gemini 1.5 может похвастаться самым длинным контекстным окном среди всех крупномасштабных базовых моделей, бросив вызов GPT-4 Turbo от OpenAI.
Основные моменты статьи: Категории обнаружения аномалий включают табличные данные, изображения и временные ряды. Для табличных данных обычно используются методы кластеризации K-means и нейронного автокодирования. Кодирование по принципу one-over-n-hot предлагает уникальное решение для категориальных данных в кластеризации k-means, повышая точность.
Основные моменты статьи: Распространена кластеризация по методу K-means, но используются и другие методы, такие как DBSCAN, модель гауссовой смеси и спектральная кластеризация. Кластеризация с помощью самоорганизующейся карты (SOM) создает кластеры на основе сходства. Реализация на C# с использованием набора данных Penguin показывает результаты кластеризации.