Інструменти штучного інтелекту (ШІ) стали стандартом на робочих місцях, змінивши підхід до виконання роботи. Щоб успішно інтегрувати ШІ, вирішіть питання організаційних боргів і перейдіть до розподіленого прийняття рішень, як зазначено в технічному документі AWS, підготовленому Джонатаном Бріллом.
Amazon Nova Sonic пропонує природні голосові взаємодії в режимі реального часу для телефонних систем, що ідеально підходить для call-центрів та автоматизованих систем прийому дзвінків. Інтегруючись з інфраструктурою SIP, Nova Sonic підключається до традиційних телефонних систем та хмарних комунікацій для безперебійних голосових взаємодій.
Condé Nast модернізує обробку контрактів за допомогою Amazon Bedrock і Claude від Anthropic, підвищуючи ефективність і точність. AWS розробляє автоматизоване рішення для аналізу, порівняння та візуалізації даних, покращуючи робочі процеси з аналізу прав для медіагіганта.
Впровадження штучного інтелекту в підприємствах стикається з проблемою масштабування при управлінні безпечним доступом до тисяч інструментів. Amazon Bedrock впроваджує шлюзові перехоплювачі для детального контролю безпеки та динамічного управління доступом, вирішуючи складні завдання перекладу схем та захисту даних між MCP та API нижчого рівня.
HP планує скоротити 6000 робочих місць по всьому світу протягом 3 років, щоб стимулювати розробку продуктів з використанням штучного інтелекту, з метою економії 1 млрд доларів на рік. Зниження прогнозу прибутку спонукає HP до оптимізації діяльності, що передбачає скорочення 4000-6000 робочих місць до жовтня 2028 року.
Warner Bros. Discovery використовує інстанси штучного інтелекту Amazon SageMaker на базі AWS Graviton для машинного навчання, що дозволяє заощадити 60% витрат і скоротити затримку на 7-60%. Зосередившись на персоналізованих рекомендаціях контенту для понад 125 мільйонів користувачів по всьому світу, компанія досягла балансу між масштабованістю та економічною ефективністю в різноманітному світі...
Доктор Талія Хуссейн критикує викладачів за використання штучного інтелекту для створення навчальних матеріалів через відсутність стимулів. Нещодавно захистила докторську дисертацію, вона підкреслює складнощі підготовки модулів для одноразового викладання на умовах нестабільних контрактів.
Amazon SageMaker HyperPod впроваджує розділення GPU за допомогою NVIDIA MIG, що дозволяє виконувати кілька завдань на одному GPU. Це підвищує ефективність, скорочує час очікування та максимізує використання GPU для різноманітних робочих навантажень.
Фізичний штучний інтелект трансформує галузі, створюючи інтелектуальні системи, які співпрацюють з людьми. Компанія Diligent Robotics використовує фізичний штучний інтелект для розробки мобільних роботів для лікарень, покращуючи роботу та досвід клієнтів.
ЄС і США пом'якшують регулювання штучного інтелекту для стимулювання зростання; Nvidia повідомляє про високі прибутки на тлі побоювань щодо спаду буму штучного інтелекту. Meta уникає розпаду, як Google, оскільки штучний інтелект змінює динаміку взаємодії між журналістикою та аудиторією.
Клініка MIT Jameel провела семінар BoltzGen за участю Ханнеса Штерка, на якому було представлено революційний генератор білкових зв'язків. Унікальні можливості BoltzGen кидають виклик традиційним методам проектування білків і можуть революціонізувати розробку лікарських препаратів.
Дослідження MIT показує, що великі мовні моделі (LLM) можуть давати неправильні відповіді через засвоєні граматичні шаблони. Дослідники розробляють процедуру порівняльного аналізу, щоб зменшити ризики створення LLM шкідливого контенту.
Black Forest Labs випускає FLUX. 2 моделі генерації зображень з фотореалістичними деталями та функцією мультиреференції. Співпраця NVIDIA та ComfyUI оптимізує продуктивність та зменшує вимоги до VRAM на 40%.
Amazon припиняє підтримку Lookout for Vision і рекомендує SageMaker для моделей комп'ютерного зору на основі штучного інтелекту та машинного навчання. AWS пропонує на Marketplace попередньо навчену модель виявлення дефектів для точного налаштування.
Amazon SageMaker AI представляє вдосконалення свого набору інструментів для оптимізації виведення, включаючи спекулятивне декодування EAGLE для швидшого та ефективнішого виведення моделей. Навчаючи головки EAGLE 2 або EAGLE 3, користувачі можуть оптимізувати продуктивність, використовуючи власні дані для отримання результатів, специфічних для робочого навантаження, покращуючи виведення без втр...