Набір інструментів NVIDIA RTX AI Toolkit дозволяє розробникам точно налаштовувати моделі для підвищення продуктивності за допомогою LoRA, збільшуючи швидкість до 6 разів. Налаштування LLM за допомогою адаптерів LoRA дозволяє створювати індивідуальні результати, наприклад, генерувати діалоги в певних стилях або голосами одночасно для різних додатків.
GPT-4o і LATS об'єднуються, щоб покращити процес прийняття рішень на рівні LLM, революціонізуючи розв'язання проблем завдяки розширеним можливостям міркувань. Алгоритми мета-генерації збільшують обчислювальні ресурси під час виведення, імітуючи когнітивні процеси вищого рівня для покращення продуктивності моделі.
Найкращі LLM протестовані на структурований випуск: Google Gemini Pro, Anthropic Claude, OpenAI GPT. OpenAI лідирує завдяки прямій інтеграції для JSON. Anthropic вимагає «виклику інструментів», а Google Gemini є громіздким.
Google і Тель-Авівський університет представляють GameNGen - модель штучного інтелекту, що імітує гру Doom, використовуючи техніку стабільної дифузії. Нейромережева система може революціонізувати синтез відеоігор у реальному часі, прогнозуючи та генеруючи графіку «на льоту».
RAG поєднує в собі моделі пошуку та генерації для систем контролю якості. Автоматизуйте наскрізне розгортання RAG за допомогою AWS CDK та Amazon Bedrock.
Впровадження штучного інтелекту, як-от Amazon Q Developer, може підвищити продуктивність розробників на 30%. Amazon Q Business покращує роботу підприємства за допомогою генеративного ШІ.
Стармер натякає на «болючі» бюджетні скорочення, порівнюючи їх з провальною політикою Осборна. Закликає до Beveridge Mark 2, щоб відновити надію після 14 років розпачу.
Журналіст Guardian Майкл Сафі заглиблюється у вплив штучного інтелекту на суспільство, досліджуючи як небезпеки, так і перспективи. ШІ допомагає виявляти рак у Монтані та Массачусетсі, демонструючи потенціал для позитивних змін.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм для розв'язання нелінійних параболічних рівнянь у комп'ютерній графіці. Новий підхід спрощує складні задачі до трьох кроків для кращого аналізу форми.
Microsoft подарувала проект Mono WineHQ, заохочуючи міграцію на відкритий фреймворк .NET. Mono, створений Мігелем де Ікаса, був першопрохідцем для .NET на різних операційних системах.
Amazon Q Business пропонує інтерактивні чат-додатки, що використовують корпоративні дані, з коннектором Amazon Q Web Crawler для індексування вмісту веб-сайтів. Конектор автоматично оновлює та індексує веб-сторінки та вкладення, дозволяючи генерувати досвід штучного інтелекту на основі запитів користувачів.
Китайські хакери використовують нульовий день у Versa Director для зараження американських провайдерів шкідливим програмним забезпеченням для крадіжки облікових даних, отримання адміністративного контролю та компрометації клієнтів. Black Lotus Labs виявила постійні атаки з використанням спеціальної веб-оболонки VersaMem для перехоплення облікових даних перед хешуванням.
Дізнайтеся, як можна використовувати моделювання Монте-Карло для створення висококваліфікованого штучного інтелекту для Connect Four. Дізнайтеся про історію та практичне застосування цього потужного інструменту науки про дані.
Шість методів імплікації відсутніх значень у наборах даних пояснюються наочно, підкреслюючи важливість знання предметної області. Розуміння типів і причин відсутності даних для вибору правильного методу інтерполяції для кращого аналізу.
Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.