Planview розробив помічника зі штучним інтелектом під назвою Planview Copilot, використовуючи Amazon Bedrock, який революціонізував взаємодію в управлінні проектами. Мультиагентна система дозволяє ефективно маршрутизувати завдання та персоналізувати досвід користувачів, підвищуючи продуктивність та швидкість прийняття рішень.
Том Мессі співпрацює з Microsoft, щоб представити «розумний» сад Avanade на виставці квітів у Челсі у 2025 році. Відвідувачі можуть взаємодіяти з садом, оснащеним штучним інтелектом і датчиками, щоб отримувати дані про рослини та поради щодо садівництва.
Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT та трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.
AWS GenAIIC допомагає клієнтам з генеративним штучним інтелектом, зосереджуючись на генерації, доповненій пошуком (RAG), для чат-ботів. Архітектура RAG включає в себе пошук, доповнення та генерацію, з ключовим акцентом на оптимізацію ретрівера для ефективного поглинання документів.
Дізнайтеся, як розробляти точні експерименти за допомогою оптимізації в Python за допомогою покрокового керівництва. Підхід на основі оптимізації покращує статистичні висновки, зменшуючи експериментальні витрати в таких дисциплінах, як онкологія.
GeForce NOW представляє Call of Duty: Black Ops 6 та романтичну SaGa 2: Revenge of the Seven, а також інші нові ігри. Black Ops 6 має систему омнімобілізації та 16 нових карт, а Romancing SaGa 2 - це ремейк з новими можливостями та захопливим сюжетом.
Amazon Bedrock Agents використовують великі мовні моделі для створення динамічних бізнес-процесів з ітеративними циклами зворотного зв'язку. Вони прискорюють розробку генеративних додатків зі штучним інтелектом, оптимізують робочі процеси та зменшують витрати.
Великі мовні моделі (ВММ) є універсальними, вони здатні трансформувати створення контенту та пошукові системи. Доповнена генерація пошуку (RAG) оптимізує виведення LLM, посилаючись на зовнішні бази знань, підвищуючи релевантність і точність.
У статті журналу Microsoft Visual Studio Magazine за жовтень 2024 року демонструється бінарна класифікація за алгоритмом Winnow з використанням набору даних про результати голосування в Конгресі. Навчання моделі Winnow передбачає коригування вагових коефіцієнтів на основі прогнозованих і фактичних результатів, при цьому значення альфа зазвичай встановлюється на рівні 2.0.
Індійські виробники та постачальники послуг використовують NVIDIA Omniverse для планування та автоматизації виробництва. Ola Electric та Reliance Industries використовують Omniverse для прискорення виходу на ринок та планування виробництва сонячних панелей, демонструючи потужність ШІ в обробній промисловості Індії.
Національна служба охорони здоров'я Англії випробує «надлюдський» інструмент штучного інтелекту Aire, який прогнозує ризик захворювання та ранньої смерті пацієнта на основі результатів ЕКГ. Технологія Aire зчитує ЕКГ-тести, щоб виявити невидимі проблеми, пропонуючи потенційні можливості для порятунку життя.
Classworks представляє Wittly, навчального асистента на основі штучного інтелекту на Amazon Bedrock, який забезпечує персоналізоване навчання та зменшує навантаження на вчителя. Wittly використовує Claude Sonnet від Anthropic, щоб пропонувати індивідуальну підтримку та сприяти самокерованому навчальному середовищу в масштабах.
Amazon Web Services пропонує рішення для штучного інтелекту, такі як Post Call Analytics, щоб покращити обслуговування клієнтів, надаючи дієві висновки із записів дзвінків. Amazon Q у QuickSight дозволяє користувачам легко аналізувати дані після дзвінків і створювати візуалізації для прийняття рішень на основі даних.
Фізик Енріко Фермі оцінював потужність ядерної бомби за допомогою паперу, а не надсучасного обладнання. Швидкі та брудні наближення часто призводять до кращих рішень, ніж складні моделі.
Метаморфози ML, процес, що об'єднує різні моделі разом, може значно покращити якість моделей, виходячи за рамки традиційних методів навчання. Дистиляція знань переносить знання з великої моделі в меншу, більш ефективну, що призводить до швидших і легших моделей з покращеною продуктивністю.