Комп'ютерний науковець Джуліан Шун розробляє графові алгоритми для ефективного аналізу невидимих зв'язків, революціонізуючи системи онлайн-рекомендацій. Зручні у використанні фреймворки Шуна використовують паралельні обчислення для швидкого аналізу великих мереж, покращуючи роботу пошукових систем та виявлення шахрайства.
Університети впроваджують генеративний ШІ для академічного використання, уникаючи плагіату. Студент використовує ChatGPT, щоб точно передбачити запитання на співбесіді.
Доповнене генерування на основі пошуку (RAG) поєднує в собі пошук інформації та генерування мови для отримання точних відповідей. Методи RAG різноманітні, пристосовані до конкретних викликів та випадків використання, розвиваючись за межами універсального підходу.
Агенти, що імітують людські дії, в парі з моделями Amazon Titan створюють персоналізований, мультимодальний модний досвід. Клієнти можуть спілкуватися природною мовою, отримувати рекомендації щодо вбрання та генерувати візуальне натхнення.
Компанія Meta, власник Facebook, представила модель штучного інтелекту Movie Gen для створення реалістичних відео- та аудіороликів, щоб конкурувати з конкурентами. Зразки показують, як тварини плавають, люди малюють, використовуючи їхні реальні фотографії в кліпах.
GeForce NOW представляє 22 нові ігри на жовтень, серед яких THRONE AND LIBERTY. Користувачі можуть насолоджуватися захоплюючими рольовими іграми та екшенами в хмарі.
Aviva, провідна страхова компанія, впроваджує безсерверну платформу MLOps за допомогою AWS та Amazon SageMaker для оптимізації розгортання та моніторингу моделі ML. Автоматизуючи процеси ML, Aviva прагне покращити клієнтський досвід та ефективно обробляти зростаючі обсяги претензій.
Рівень моря в США може піднятися на 12 дюймів до 2050 року, що призведе до частіших приливних повеней, а 100-річні повені стануть щорічними подіями. Climate Central використовує ШІ для прогнозування впливу на громади, якщо потепління продовжиться такими темпами, як зараз.
Meta - це відкритий доступ до даних для створення карт населення на основі штучного інтелекту, які допоможуть у проектах з адаптації до зміни клімату та реагування на катастрофи в усьому світі. Точні карти населення мають вирішальне значення для сталого розвитку енергетики, готовності до катастроф та адаптації до зміни клімату в усьому світі.
Фреймворк допомагає збалансувати творчий підхід і ризик в архітектурі додатків, оптимізуючи складність, вартість і затримки. Критерії прийняття рішень щодо ризику та креативності керують вибором архітектури додатків GenAI, підкреслюючи важливість знаходження правильного балансу для кожного випадку використання.
Навчання AdaBoost є детермінованим, на нього не впливає порядок даних. Результати залишаються ідентичними, що є рідкістю для алгоритмів ML.
Amazon Bedrock Guardrails пропонують індивідуальні засоби захисту для генеративних моделей ШІ, вирішуючи такі проблеми, як токсичний вміст і захист PII. Розробники можуть впроваджувати кілька захисних систем, адаптованих до різних сценаріїв використання, забезпечуючи послідовний контроль безпеки в різних моделях фундаменту.
Поліція Каліфорнії використовує інструменти штучного інтелекту для допомоги у складанні звітів. Експерти стурбовані потенційними наслідками.
Навчати моделі комп'ютерного зору за допомогою YOLOv8 від Ultralytics тепер простіше за допомогою Python, CLI або Google Colab. YOLOv8 відомий своєю точністю, швидкістю та гнучкістю, пропонуючи локальні або хмарні варіанти навчання, такі як Google Colab для підвищення обчислювальної потужності.
Дослідники MIT CSAIL розробили підхід на основі штучного інтелекту з використанням графових нейронних мереж для підвищення точності моделювання за рахунок більш рівномірного розподілу точок даних у просторі. Їхній метод, Монте-Карло з передачею повідомлень, покращує моделювання в таких галузях, як робототехніка та фінанси, що має вирішальне значення для точних обчислень.