Звіт Сенату рекомендує окреме законодавство про ШІ та захист творчих працівників. Технологічні гіганти зазнали критики за нечіткість у використанні австралійських даних у навчанні ШІ.
Технологія штучного інтелекту, така як Amazon Bedrock, дозволяє ефективно відповідати на складні запити технічного аналізу акцій, перетворюючи запити на природній мові на практичні дані за допомогою генеративних агентів штучного інтелекту. Завдяки Amazon Bedrock користувачі можуть безпечно створювати та масштабувати додатки штучного інтелекту, використовуючи високоефективні базові моделі від п...
Оптимізація додатків на основі LLM за допомогою безсерверного кешування з наскрізним зчитуванням для ефективних рішень ШІ. Використання Amazon OpenSearch Serverless і Amazon Bedrock для збільшення часу відгуку за допомогою семантичного кешу для персоналізованих підказок і зменшення колізій кешу.
Дізнайтеся, як налаштувати конфігурації життєвого циклу для доменів Amazon SageMaker Studio, щоб автоматизувати такі дії, як попередня інсталяція бібліотек і вимкнення непрацюючих ядер. Amazon SageMaker Studio - це перше середовище розробки, призначене для прискорення наскрізної розробки ML, що пропонує настроювані профілі користувачів домену та спільні робочі простори для ефективного управлін...
Salesforce централізує дані про клієнтів для отримання інсайтів. Amazon Q Business AI надає співробітникам можливість приймати рішення на основі даних і підвищувати продуктивність.
Флагманський продукт Rad AI, Rad AI Impressions, використовує штучний інтелект для автоматизації звітності в радіології, заощаджуючи час і зменшуючи кількість помилок для радіологів. Щомісяця генеруючи мільйони знімків, Rad AI допомагає тисячам радіологів у 40% систем охорони здоров'я США, покращуючи догляд за пацієнтами та ефективність робочого процесу.
Реалізував регресію AdaBoost з нуля на C#, використовуючи k-найближчих сусідів замість дерев рішень. Дослідив оригінальний алгоритм AdaBoost. R2 Друкера, створивши унікальну реалізацію без рекурсії.
Інтеграція Datadog з AWS Neuron оптимізує робочі навантаження ML на екземпляри Trainium та Inferentia, забезпечуючи високу продуктивність та моніторинг у реальному часі. Інтеграція з Neuron SDK забезпечує глибоке спостереження за виконанням моделі, затримками та використанням ресурсів, що сприяє ефективному навчанню та висновкам.
Стартап Spines зіткнувся з негативною реакцією через використання ШІ для редагування та розповсюдження книг, стягуючи з авторів $1,200-5,000 за книгу. Критики ставлять під сумнів якість і автентичність книг, відредагованих ШІ.
Межі квантування розширюються за допомогою ft-квантифікації, нового підходу до подолання поточних обмежень алгоритмів. Ця техніка, що заощаджує пам'ять, стискає моделі та вектори для пошуку, популярна в LLM і векторних базах даних.
Sophos використовує ШІ та ML для захисту від кіберзагроз, налаштовуючи LLM для кібербезпеки. Amazon Bedrock підвищує продуктивність SOC за допомогою рішення Claude 3 Sonnet від Anthropic, яке допомагає боротися з втомою від постійних сповіщень.
Галюцинації у великих мовних моделях (LLM) створюють ризики у виробничих додатках, але такі стратегії, як RAG і Amazon Bedrock Guardrails, можуть підвищити фактичну точність і надійність. Агенти Amazon Bedrock пропонують динамічне виявлення галюцинацій для настроюваних, адаптованих робочих процесів без реструктуризації всього процесу.
Нейроморфні обчислення переосмислюють апаратне забезпечення та алгоритми ШІ, натхненні роботою мозку, щоб зменшити споживання енергії та вивести ШІ на новий рівень. Угода OpenAI з Rain AI на суму 51 мільйон доларів за нейроморфні чіпи свідчить про перехід до більш екологічного ШІ в центрах обробки даних.
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили метод, що використовує штучний інтелект і фізику для створення реалістичних супутникових зображень майбутніх наслідків повеней, що допомагає у підготовці до ураганів. Розроблений командою «Earth Intelligence Engine» пропонує новий інструмент візуалізації, який допоможе підвищити готовність населення до евакуації під час стихійних лих.
Інженер-програміст Джеймс МакКафрі розробив систему регресії дерева рішень на C# без рекурсії та вказівників. Він видалив індекси рядків з вузлів для економії пам'яті, що полегшило налагодження і зробило прогнози більш зрозумілими.