Компанія IskayPet вирішила проблеми з доступом до знань, створивши корпоративного помічника на базі керованих баз знань Amazon Bedrock. Цей помічник відповідає на запитання співробітників 4 мовами в 3 країнах, не потребуючи інфраструктури RAG, що підвищує ефективність і точність.
Компанія NVIDIA розширює платформу Cosmos новими інструментами та шаблонами для створення моделей світу, займаючи перше місце у рейтингах відкритих моделей. Такі компанії, як Porsche та ANYbotics, використовують шаблони Cosmos Data Factory для прискорення процесів розробки фізичного штучного інтелекту.
Реалізація регресії методом випадкового лісу з використанням алгоритму Extra Tree забезпечила точність 81% на навчальних даних і 70% на тестових даних. Алгоритм Extra Trees є менш потужним, ніж стандартні дерева рішень, але він навчається швидше і може покращити загальну точність прогнозування.
Платформа Rescale, що працює на основі штучного інтелекту, прискорює інновації в інженерії завдяки інтеграції високопродуктивних обчислень (HPC), моделювання, симуляції та ШІ. Вони використовували AI-DLC на AWS для створення інтелектуального агента сортування, що дозволило зменшити операційні витрати та прискорити процес розгортання.
Amazon SageMaker AI представляє API для керування сесіями навчання, що дозволяє користувачам запускати сесії з використанням графічних процесорів (GPU) безпосередньо з їхніх власних Python-процесів. Користувачі можуть використовувати такі операції, як forwardbackward() та optimstep(), щоб налаштовувати цикли навчання без необхідності керування інфраструктурою, що забезпечує швидку ітерацію та н...
Навчіть модель Qwen3 трьома способами на одному сервері trn2.48xlarge, використовуючи технологію torchtitan на AWS Trainium. Налаштуйте реалізацію моделі та ядра для вашого робочого процесу за допомогою інтерфейсу ядер Neuron Kernel Interface (NKI) та ядер MoE.
Фреймворк адаптивного інтелекту агентів (AAIF) використовує невеликі мовні моделі (SLM) для рутинних завдань і хмарні моделі для складних запитів, що дозволяє знизити витрати та затримки. Три шари AAIF – розумна оркестровка, локальна обробка та обробка в хмарі – оптимізують роботу штучного інтелекту для різних типів завдань, демонструючи гнучкий і економічно ефективний підхід.
Забезпечте безпечне підключення локальних даних до сервісу Amazon Quick за допомогою приватної мережі, що зменшить площу атаки та забезпечить відповідність вимогам. Сервіс Amazon Quick пропонує пошук, аналітику та автоматизацію на основі штучного інтелекту в приватному, захищеному середовищі для обробки трафіку користувачів і отримання даних.
Організації, що борються з голодом у США, використовують платформу Amazon Quick для досягнення змін.
Місія організації U.S. Hunger виходить за рамки простої доставки їжі, зосереджуючись на розумінні потреб сімей. Особиста відданість президента Ріка Віттеда сприяє розвитку організації та її інноваційному використанню Amazon Quick для аналізу даних.
Канадські організації, які використовують Amazon Bedrock, тепер можуть отримати доступ до найновіших моделей OpenAI, включаючи GPT-6, у канадських регіонах AWS з підтримкою обробки даних між різними регіонами. Моделі, доступні в Канаді, пропонують широкий спектр можливостей, від складних обчислень до швидкої та економічної обробки даних, підтримуючи текстові та графічні вхідні дані з контекстни...
Компанія i14 розробила модель Laplace 3B, яка використовує механізм лінійної уваги, для вирішення проблем масштабованості традиційних великих мовних моделей (LLM). Співпрацюючи з AWS, вони оптимізували цю модель для процесора Trainium2, досягнувши високої швидкості навчання та стабільного обсягу пам'яті, необхідного для роботи.
Модель GPT-OSS-20B має труднощі з багатомовною обробкою інформації та часто використовує англійську мову за замовчуванням. Тонке налаштування моделі за допомогою SFT і GRPO на платформі Amazon SageMaker HyperPod покращує точність обробки різних мов.
Моя реалізація моделі GBR на C# дає результати, що відповідають результатам scikit-learn, точно прогнозуючи дохід на основі статі, віку, міста, зросту та психологічних факторів. Ця реалізація на C# дозволяє детально пояснювати процес передбачення, демонструючи її ефективність і прозорість у машинному навчанні для задач регресії.
Amazon SageMaker JumpStart пропонує відібраний каталог моделей штучного інтелекту, шаблонів і блокнотів, що спрощує вибір та розгортання моделей машинного навчання. Провідні постачальники, такі як Alibaba, NVIDIA та Google, надають різноманітні моделі для пошуку, розгортання та налаштування.
Компанія Deepgram використовує процесори штучного інтелекту від AWS для підвищення ефективності, дозволяючи клієнтам обробляти на 11-70% більше аудіо за ту ж суму грошей. Deepgram та AWS співпрацюють для оптимізації Nova-3 на Trainium2, що покращує роботу моделей перетворення мовлення в текст.