Розблокуйте можливості генеративного ШІ в Slack за допомогою Amazon Bedrock, спростивши співпрацю та підвищивши продуктивність. Створіть безперебійний робочий процес за допомогою провідних моделей ШІ від таких компаній, як AI21 Labs і Meta, підвищуючи ефективність і креативність.
Amazon Translate пропонує швидкий, масштабований мовний переклад для підприємств, підтримуючи 75 мов і 5550 мовних пар. Впровадження кешу перекладів за допомогою Amazon DynamoDB може значно скоротити витрати, оскільки ви зможете повторно використовувати кешовані переклади замість того, щоб платити за нові.
У статті "Регресія з використанням LightGBM" в Microsoft Visual Studio Magazine розглядається використання LightGBM для задач регресії. LightGBM, деревоподібна система з відкритим вихідним кодом, представлена у 2017 році, може обробляти багатокласову класифікацію, бінарну класифікацію, регресію та ранжування.
Ерік Еванс отримав медаль Міністерства оборони за видатні заслуги перед суспільством за керівництво Лабораторією Лінкольна Массачусетського технологічного інституту та Науковою радою з питань оборони. Вплив Еванса на національну безпеку та оборонні інновації визнаний Міністерством оборони США.
80% проектів зі створення штучного інтелекту зазнають невдачі через погані кейси використання або технічні знання. Gen AI спрощує складність, допомагаючи компаніям знаходити цінні застосування. "Скріпки та друзі" досліджують, як штучний інтелект допомагає задовольнити зростаючі потреби клієнтів у підтримці, підкреслюючи важливість вимірювання масштабу проблеми.
Nvidia випередила Microsoft та Apple і стала найдорожчою компанією у світі з ринковою капіталізацією $3,34 трлн завдяки домінуванню на ринку чипів штучного інтелекту. Акції зростають, оскільки виробник чіпів обганяє Apple, зміцнюючи свої позиції на технологічному ринку.
Звіт МВФ рекомендує фіскальну політику для боротьби з викидами вуглецю від ШІ. Генеративний ШІ розвивається з шаленою швидкістю.
McDonald's припиняє тестування штучного інтелекту чат-бота після того, як вірусні відео з помилковими замовленнями викликали занепокоєння. Понад 100 закладів у США відмовляються від автоматизованих систем замовлень.
Пояснення нормалізації та кодування даних для алгоритмів машинного навчання, включаючи обчислення евклідової відстані. Демонструє ручні та програмні методи, показуючи загальну програму нормалізації та кодування на C#.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі мовні моделі можуть розуміти візуальний світ і генерувати складні сцени. Запропонувавши LLM самокорегувати код для зображень, вони покращили прості малюнки та навчили систему технічного зору без використання візуальних даних.
Компанії можуть модернізувати роботу з документами за допомогою інтелектуальної автоматизації на AWS, оптимізуючи робочі процеси та підвищуючи точність. ШІ може революціонізувати фінансові процеси, автоматично витягуючи дані з електронних листів, знижуючи витрати і підвищуючи ефективність.
Туристичні компанії впроваджують генеративний ШІ для віртуальних турагентів, покращуючи досвід клієнтів завдяки персоналізованим рекомендаціям та ефективним процесам бронювання. Guardrails для Amazon Bedrock пропонує надійні засоби захисту для зменшення ризиків і безпечного розгортання технологій генеративного ШІ, забезпечуючи найкращий у галузі захист безпеки та можливості налаштування для ві...
SoftBank розробляє технологію "усунення емоцій" на основі штучного інтелекту, яка змінює голоси розгніваних клієнтів на більш спокійні під час дзвінків до служби підтримки. Проект має на меті зменшити стрес операторів, його планують запустити до березня 2026 року, що викликало неоднозначну реакцію в Інтернеті.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Мета розробляють PlatoNeRF - техніку комп'ютерного зору, що використовує тіні та машинне навчання для створення точних 3D-моделей сцен, покращуючи ефективність автономних транспортних засобів та AR/VR. Поєднуючи лідар та штучний інтелект, PlatoNeRF пропонує нові можливості для реконструкцій і буде представлений на конференції з комп'юте...
Реалізація кластеризації даних k-середніх з нуля за допомогою JavaScript призвела до більш простої та зрозумілої версії. Демонстрація демонструє кодування та нормалізацію даних для алгоритму k-середніх у захоплюючій формі.