Deb8flow использует ИИ-агенты типа Pro и Con для автономных дебатов с проверкой фактов и модерацией в режиме реального времени. Передовая архитектура использует LangGraph и GPT-4o, что позволяет дебатам не отвлекаться от истины.
Бывший научный сотрудник делится своими соображениями о том, как начать проект Machine Learning с правильной постановки задачи, чтобы добиться успеха. Подчеркивает важность понимания, поиска и решения бизнес-задачи, скрытой в наборах данных.
Британский стартап Synthesia сотрудничает с Shutterstock, чтобы улучшить аватары искусственного интеллекта с помощью «человекоподобных представлений», используя стоковые кадры. Сделка стоимостью $2 млрд направлена на улучшение мимики, голосовых интонаций и языка тела аватаров для более реалистичного взаимодействия.
Графические процессоры NVIDIA GeForce RTX 50 Series и RTX PRO на базе архитектуры Blackwell улучшают творческие рабочие процессы благодаря инструментам искусственного интеллекта в DaVinci Resolve Studio 20. Новые функции ИИ, такие как UltraNR Noise Reduction и Magic Mask, оптимизируют процессы редактирования видео и пост-продакшн, работая быстрее на RTX GPU для повышения эффективности и произв...
Черное зеркало» переосмысливает научную фантастику с помощью современных аллегорий, формирующих наше представление о технологиях и будущем. Каждый эпизод отражает наши коллективные тревоги или привносит новые страхи благодаря мастерскому повествованию».
В статье журнала Microsoft Visual Studio Magazine за апрель 2025 года демонстрируется линейная регрессия вектора поддержки с помощью C# с эволюционным обучением. Линейная SVR наказывает промахи и сохраняет небольшие значения модели, но более популярны простые методы, такие как регрессия L1 и L2.
Откройте для себя лучшие блюда на основе сыра и хлеба в Международном центре валлийского раребита. Доктор просит взять плаценту домой, чтобы положить на розы, что вызывает любопытство.
Обучение крупномасштабных пограничных моделей требует больших вычислительных затрат, а сбои в работе оборудования могут нарушить ход работы. Amazon SageMaker HyperPod минимизирует сбои, повышает эффективность и снижает стоимость обучения.
Amazon Q Business предлагает помощь на основе искусственного интеллекта для повышения эффективности работы сотрудников за счет сокращения времени, затрачиваемого на выполнение задач. Благодаря надежным функциям безопасности и подробным сведениям организации могут оценить рост производительности и оптимизировать использование для достижения максимального эффекта.
Amazon Bedrock Agents оптимизирует разработку приложений генеративного ИИ за счет разбиения задач и использования FM. Взаимодействие с человеком в контуре обеспечивает безопасную и эффективную работу агентов, а шаблоны HITL служат для проверки.
Amazon, Google и Microsoft при поддержке Трампа строят в засушливых регионах по всему миру дата-центры, требующие большого количества воды. Планы по строительству сотен новых объектов вызывают опасения, что нехватка воды усугубит положение пострадавшего населения.
Организации внедряют подход с использованием нескольких LLM в приложениях генеративного ИИ, что позволяет создавать более универсальные и эффективные модели, адаптированные к конкретным задачам и требованиям. Реализация эффективной маршрутизации с использованием нескольких LLM является ключом к направлению пользовательских запросов к нужным LLM для различных сценариев использования, от генерац...
Исследователи MIT и MIT-IBM Watson AI Lab разрабатывают новаторский мультимодальный подход с использованием больших языковых моделей и моделей на основе графов для оптимизации проектирования молекул, что увеличивает процент успеха с 5 до 35 %. Эта инновационная методика может автоматизировать весь процесс проектирования и синтеза молекул, что может произвести революцию в области открытия лекар...
Catboost представляет новый метод вычисления целевой статистики для категориальных переменных, позволяющий избежать таких проблем, как разреженность и проблемы с памятью. Заменяя однократное кодирование сглаженным средним, Catboost обеспечивает практическое решение для реальных задач.
МЭА прогнозирует резкий рост энергетических потребностей ИИ, но преуменьшает влияние на климат. К 2030 году в США обработка данных для ИИ может превысить энергопотребление в тяжелой промышленности.