Amazon представляє двійкові вбудовування для Amazon Titan Text Embeddings V2 в Amazon Bedrock і OpenSearch Serverless, що зменшує використання пам'яті та витрати. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та можливості для генеративних додатків ШІ, а OpenSearch Serverless підтримує бінарні вектори для сучасного пошуку за допомогою ML.
Генеративний ШІ трансформує аналіз медичних даних у MSD, дозволяючи швидко і точно генерувати SQL-запити з природної мови. Співпраця з AWS GenAIIC впорядковує вилучення даних, надаючи користувачам можливість ефективно приймати рішення на основі даних.
Дослідники та розробники використовують ШІ та мікросервіс NVIDIA ALCHEMI NIM для прискорення пошуку нових матеріалів для зберігання енергії та вирішення екологічних проблем, значно скорочуючи витрати та час. SES AI використовує цю технологію для прискорення ідентифікації матеріалів електролітів для літій-металевих батарей, демонструючи багатообіцяючі результати для прискорення інновацій у відк...
ШІ клонує голос Девіда Аттенборо для фейкових новин. Такі знаменитості, як Скарлетт Йоханссон, також стикаються з проблемами клонування голосу.
Читачі, які не знаються на поезії, віддають перевагу віршам зі штучним інтелектом через їхню простоту та доступність. Дослідження показало, що учасники часто плутають вірші зі штучним інтелектом із написаними людиною.
InsuranceDekho спрощує купівлю страхових полісів за допомогою технології штучного інтелекту, покращуючи обслуговування клієнтів та продажі. Використання Amazon Bedrock і Claude від Anthropic покращує Health Pro Genie від InsuranceDekho, надаючи ефективні рекомендації щодо страхових планів.
Короткий зміст: Розробник ділиться досвідом застосування НЛП-моделі для обробки документів чеською мовою, зосереджуючись на ідентифікації об'єктів. Модель була навчена на 710 PDF-документах з використанням ручного маркування та уникненням підходів на основі обмежувальних рамок для підвищення ефективності.
Великі моделі ШІ дорогі у використанні та навчанні, тому основна увага приділяється квантуванню для зменшення розміру моделі при збереженні точності. Два ключові підходи, що обговорюються, - це квантування після навчання (PTQ) і навчання з урахуванням квантування (QAT), кожен з яких має свої власні методи мінімізації втрати точності.
Свідомість штучного інтелекту, яку прогнозують до 2035 року, призведе до соціальних розривів, вважає філософ Джонатан Бірч. Уряди зустрічаються в Сан-Франциско для обговорення ризиків, пов'язаних зі штучним інтелектом.
Системи RAG покладаються на пошук за поколінням для магічних взаємодій ШІ. Ключовим моментом є надання ШІ заздалегідь оброблених відповідей для отримання точних відповідей.
Стівен Джонсон, відомий як дослідник програмного забезпечення, співпрацював з Google Labs над створенням NotebookLM, інструменту для ведення нотаток на основі штучного інтелекту. NotebookLM допомагає організовувати, узагальнювати та відповідати на запитання про інформацію, щоб покращити розуміння та впорядкувати творчий процес.
Qwen2-Audio перетворює аудіофайли на ноти за допомогою глибокого навчання. Трансформаторна модель Magenta досягає чудових результатів у транскрибуванні музики.
Студенти Массачусетського технологічного інституту (MIT) Імін Чен '24 і Вільгельм Гектор були названі стипендіатами Родса 2025 за новаторську роботу в галузі безпеки штучного інтелекту і стали першими громадянами Гаїті, які отримали престижну стипендію. За підтримки викладачів та комітетів Массачусетського технологічного інституту вони продовжать навчання в аспірантурі Оксфордського університету.
Математика в сучасному машинному навчанні розвивається. Зрушення в бік масштабування розширює сферу застосовних математичних галузей, впливаючи на вибір дизайну.
Поточні схеми перехресної перевірки з використанням рухомих ящиків можуть вводити в оману. Потрібен новий підхід для кращого пояснення концепції.