Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Оптимізація маршрутизації ШІ на AWS

Організації застосовують мульти-LLM-підхід до генеративних додатків ШІ, що дозволяє створювати більш універсальні та ефективні моделі, пристосовані до конкретних завдань і вимог. Впровадження ефективної мульти-LLM-маршрутизації є ключем до спрямування підказок користувача до потрібного LLM для різноманітних випадків використання, від генерації тексту до складного аналізу, в різних галузях знань.

Максимізуйте ефективність команди за допомогою Amazon Q Insights

Amazon Q Business пропонує допомогу на основі штучного інтелекту для підвищення ефективності роботи персоналу за рахунок скорочення часу, витраченого на виконання завдань. Завдяки надійним функціям безпеки та детальній аналітиці організації можуть вимірювати підвищення продуктивності та оптимізувати використання для досягнення максимального ефекту.

Потреба в енергії для центрів обробки даних зі штучним інтелектом зросте в чотири рази до 2030 року

МЕА прогнозує різке зростання енергетичних потреб ШІ, але применшує вплив на клімат. До 2030 року обробка даних для ШІ в США може перевищити споживання енергії у важкій промисловості.

План ЄС щодо гігафабрики штучного інтелекту вартістю 20 млрд євро

ЄС планує інвестувати 20 мільярдів євро в енергоємні суперкомп'ютери для ШІ. Стратегія спрямована на те, щоб зробити Європу конкурентоспроможним континентом ШІ, каже віце-президент Вірккунен.

LLMs: Революція в медицині та матеріалах

Дослідники Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробляють революційний мультимодальний підхід з використанням великих мовних моделей та графових моделей для оптимізації дизайну молекул, що дозволяє підвищити рівень успішності з 5% до 35%. Ця інноваційна методика може автоматизувати весь процес проектування та синтезу молекул, що по...

Розкриваємо інсайти: Видобуток даних для правил

Використання правил в управлінні продуктами може допомогти боротися з шахрайством та утримувати вигідних клієнтів. Впровадження статичних правил може бути швидшим, більш зрозумілим і відповідним вимогам у таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я.

Програмне забезпечення для штучного інтелекту: Криза на ринку заради прибутку

Банк Англії попереджає, що програми штучного інтелекту можуть маніпулювати ринками з метою отримання прибутку, посилаючись на ризики у звіті про автономні системи. Здатність штучного інтелекту використовувати можливості викликає занепокоєння у банків і трейдерів, повідомляє комітет з фінансової політики.

Демістифікація докерних контейнерів

ML-моделі повинні працювати у виробничому середовищі, яке може відрізнятися від локальної машини. Контейнери Docker допомагають забезпечити запуск моделей будь-де, покращуючи відтворюваність та співпрацю для науковців з даних.

Трамп рятує вугільні електростанції

Дональд Трамп підписує укази про стимулювання вугільної промисловості, викликаючи критику з боку екологів за ігнорування рішень щодо чистої енергії. Цей крок розглядається як задоволення попиту на електроенергію для центрів обробки даних, штучного інтелекту та електромобілів, але критики називають його регресивним.

Вічна музика: Композитор живе завдяки штучному інтелекту

Австралійська команда відроджує американського композитора Елвіна Люсьєра, викликаючи дискусії про штучний інтелект та авторство. Моторошна, красива симфонія, створена без участі живих музикантів.

Освоєння синтетичних даних за допомогою Amazon Bedrock

Організації звертаються до синтетичних даних, щоб орієнтуватися на правила конфіденційності та дефіцит даних при розробці ШІ. Amazon Bedrock пропонує безпечну, відповідну вимогам і високоякісну генерацію синтетичних даних для різних галузей, вирішуючи проблеми та розкриваючи потенціал процесів, керованих даними.

Освоїти кешування підказок на Amazon Bedrock

Amazon Bedrock тепер пропонує кешування підказок з моделями Claude 3.5 Haiku та Claude 3.7 Sonnet від Anthropic, що зменшує затримку до 85% та витрати на 90%. Позначайте певні частини підказок, які потрібно кешувати, оптимізуючи обробку вхідних токенів і максимізуючи економію коштів.

Подолання невизначеності в оцінці житла

Автоматизовані моделі оцінки (AVM) використовують штучний інтелект для прогнозування вартості житла, але невизначеність може призвести до дорогих помилок. AVMU кількісно оцінює надійність прогнозів, допомагаючи приймати більш розумні рішення при купівлі нерухомості.

Досліджуємо майбутнє робототехніки: Прориви та ресурси штучного інтелекту

NVIDIA висвітлює досягнення фізичного ШІ під час Національного тижня робототехніки, демонструючи технології, що формують інтелектуальні машини в різних галузях. IEEE відзначає дослідників NVIDIA за новаторську роботу в області масштабованого навчання роботів, навчання з підкріпленням у реальному світі та втіленого ШІ.