Генеративные решения ИИ, такие как Amazon Bedrock, преобразуют отрасли, позволяя организациям использовать базовые модели для инновационных приложений ИИ. Компания FloQast, имеющая более 2 800 клиентов, оптимизирует бухгалтерские операции с помощью решений на основе искусственного интеллекта на базе Amazon Bedrock, решая сложные задачи в масштабе.
Microsoft планирует инвестировать в ИИ $80 млрд в этом году, превысив ожидания по выручке: она составила $70,07 млрд. Прибыль на акцию превысила прогнозы аналитиков и составила $3,46, что свидетельствует о финансовом успехе ИИ.
Начинающие криминальные писатели теперь могут учиться у «Агаты Кристи» с помощью онлайн-видеоуроков BBC Maestro. В видеороликах используется технология искусственного интеллекта и восстановленные аудиозаписи, что позволяет оживить культовую писательницу.
Универсальная теорема аппроксимации раскрывает возможности нейронной сети с одним скрытым слоем. В игре Hugging Face показано более миллиона предварительно обученных моделей, что подчеркивает необходимость использования различных сетевых архитектур.
Генеративный искусственный интеллект преобразует отрасли, но опасения по поводу его ответственного использования растут. Для снижения рисков и обеспечения безопасной разработки ИИ крайне важна «красная команда».
Представляем AutoPatchBench, эталон для устранения уязвимостей с помощью искусственного интеллекта, улучшающий решения в области безопасности и способствующий сотрудничеству. Автоматизация исправления ошибок с помощью искусственного интеллекта сокращает время и усилия, обеспечивая эффективную защиту цифровой среды.
Агентный ИИ ставит перед разработчиками новые задачи по обеспечению соответствия человеческим намерениям и общественным нормам. Эти передовые системы могут разрабатывать и реализовывать долгосрочные скрытые стратегии, что требует новых подходов к обеспечению безопасности и согласованности.
Предсказание связей - популярная тема в социальных сетях, электронной коммерции и биологии. Методы варьируются от простых эвристик до продвинутых моделей на основе GNN, таких как SEAL.
От QA-инженера до эксперта-самоучки в области анализа данных - навигация по размытым границам ролей в быстро меняющемся технологическом мире. Исследование реальных различий между ролями в области данных на примере вымышленного стартапа быстрой коммерции Quikee и его потребностей в данных.
Основатель компании LogiGreen рассказывает об использовании искусственного интеллекта для улучшения аналитики цепочки поставок в целях устойчивых преобразований и преодоления проблем, с которыми сталкиваются компании. Агентский искусственный интеллект помогает улучшить отчетность и ускорить реализацию инициатив в области устойчивого развития.
В машинном обучении, когда речь идет о различном словарном запасе, гауссово ядро измеряет сходство векторов. Несоответствия в обозначениях представляют собой проблему для понимания функций ядра в исследованиях и приложениях.
LLM-агенты захватывают мир технологий, но аналитический ИИ по-прежнему важен для обеспечения количественной основы. Интеграция обеих технологий создает беспрецедентные возможности для развития способностей ИИ.
Создание надежной системы транскрипции длинных аудиоинтервью на французском языке с помощью ИИ Vertex от Google столкнулось с неожиданными трудностями. Несмотря на ограничения модели, команда справилась с оценкой бюджета и катастрофами, связанными со смещением временных меток, чтобы создать масштабируемое решение.
Модели Amazon Nova предлагают передовой интеллект и экономическую эффективность на Amazon Bedrock. Переход на эти модели требует оперативной оптимизации и тщательной оценки для обеспечения стабильности и улучшения производительности.
Для того чтобы стать инженером машинного обучения, необходимы навыки в области статистики, математики, ML, разработки программного обеспечения и т. д. Переход от специалиста по изучению данных или инженера-программиста - распространенный путь к высокооплачиваемым должностям в области МЛ.