Vodafone трансформується в TechCo до 2025 року, плануючи залучити 50% своєї робочої сили до розробки програмного забезпечення та надавати 60% цифрових послуг власними силами. Щоб підтримати цей перехід, Vodafone уклав партнерство з Accenture та AWS для створення хмарної платформи та взяв участь у конкурсі AWS DeepRacer, щоб покращити свої навички машинного навчання.
GeForce NOW додає 17 нових ігор, включаючи The Day Before і Avatar: Frontiers of Pandora, і тепер понад 500 ігор підтримують RTX ON. Учасники програми Ultimate можуть випробувати кінематографічну трасування променів і стрімінг з роздільною здатністю до 4K, в той час як учасники програми Priority можуть будувати і виживати в 1080p і 60 кадрів в секунду.
Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.
Метью Шварц (Mathew Schwartz), доцент Технологічного інституту Нью-Джерсі, використовує NVIDIA Omniverse та OpenUSD, щоб допомогти дизайнерам вирішити проблему доступності при проектуванні будівель. Команда Шварца розробила код з відкритим вихідним кодом, який генерує складний графік доступності, забезпечуючи зворотній зв'язок з рухами людини та витратами енергії. За допомогою Omniverse дизайн...
LM Studio - це інструмент, який дозволяє локально використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-x, LLaMA-x та Orca-x, пропонуючи чистий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для дослідження моделей та виконання завдань на міркування. Однак його творець і потенційні зв'язки з іншими компаніями залишаються незрозумілими.
Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...
У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.
У статті обговорюється запуск ChatGPT і зростання популярності генеративного ШІ. Висвітлюється створення веб-інтерфейсу під назвою Chat Studio для взаємодії з фундаментальними моделями в Amazon SageMaker JumpStart, включаючи Llama 2 і Stable Diffusion. Це рішення дозволяє користувачам швидко випробувати розмовний ШІ та покращити користувацький досвід завдяки інтеграції з медіа.
Спектральна кластеризація - це складна техніка машинного навчання, яка виявляє закономірності в даних. Її реалізація включає в себе обчислення матриць афінності та лапласіанських матриць, власних векторів та виконання кластеризації за методом k-середніх.
Цього року генеративний ШІ та великі мовні моделі домінували в корпоративних трендах, а такі компанії, як Amdocs, Dropbox та SAP, створювали індивідуальні додатки з використанням RAG та LLM. Попередньо навчені моделі з відкритим вихідним кодом повинні революціонізувати операційні стратегії бізнесу, тоді як готові ШІ та мікросервіси полегшують розробникам створення складних додатків.
Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.
Проекти збору даних часто не досягають реального впливу через такі макроелементи, як наявність даних, набір навичок, часові рамки, організаційна готовність та політичне середовище. Наявність і доступність відповідних даних має фундаментальне значення, і якщо дані є недосяжними, доцільність проекту слід переглянути.
Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT NeoX і Pythia, набувають все більшої популярності завдяки мільярдам параметрів і вражаючій продуктивності. Навчання цих моделей на AWS Trainium є економічно вигідним та ефективним завдяки таким оптимізаціям, як ротаційне позиційне вбудовування (ROPE) та техніка часткового обертання.
MLOps має важливе значення для інтеграції моделей машинного навчання в існуючі системи, а Amazon SageMaker пропонує такі функції, як конвеєри та реєстр моделей, щоб спростити цей процес. У цій статті наведено покрокову інструкцію зі створення власних шаблонів проектів, які інтегруються з GitHub та GitHub Actions, що дозволяє ефективно співпрацювати та розгортати моделі машинного навчання.
3D-художник Moonshine Studio Ерік Чанг (Eric Chiang) створює віртуального асистента на ім'я NANA зі штучним інтелектом, використовуючи можливості GPU-прискорення та відеокарту GeForce RTX 4090. Драйвери NVIDIA Studio тепер підтримують плагін Reallusion iClone AccuFACE та інші вдосконалення, а конкурс #WinterArtChallenge запрошує художників ділитися своїми творіннями на зимову тематику, щоб отр...