Опитування показує відсутність зв'язку між освітянами та учнями/батьками з порушеннями розумового розвитку щодо ШІ в освіті. У подкасті NVIDIA AI Podcast спеціальний радник США Сара Мінкара та голова Спеціальної Олімпіади Тімоті Шрайвер обговорюють потенціал ШІ для покращення спеціальної освіти та інтеграції людей з обмеженими можливостями.
Syngenta та AWS співпрацювали над розробкою Cropwise AI на базі Amazon Bedrock Agents, щоб спростити вибір насіння для фермерів та торгових представників. Генеративний ШІ трансформує процес прийняття рішень, пропонуючи персоналізовані рекомендації в масштабі для більш ефективного та точного процесу селекції.
Amazon SageMaker оголошує про оновлення інструментарію для оптимізації висновків, включаючи спекулятивне декодування та квантування FP8 для швидшої оптимізації генеративних моделей ШІ. Інтеграція з NVIDIA TensorRT-LLM для підвищення продуктивності та скорочення часу розгортання, що полегшує досягнення найкращих у своєму класі результатів за лічені години.
Розробник ChatGPT визнав помилку у позначенні імені, що спричинило галас у соціальних мережах через інцидент з Девідом Майєром.
Amazon Q Business, генеративний асистент штучного інтелекту, інтегрується з QuickSight для уніфікованого діалогового досвіду в структурованих і неструктурованих джерелах даних. Інтеграція дозволяє отримувати дані та візуалізації з QuickSight в режимі реального часу, що підвищує точність і простоту відповідей, які надає Amazon Q Business.
Лондонський офіс Google випромінює атмосферу стартапу, оскільки керуючий директор Деббі Вайнштейн досліджує комерційний потенціал штучного інтелекту на тлі антимонопольного законодавства США.
Регресія AdaBoost поєднує в собі слабкі методи навчання, такі як дерево рішень, k-NN та лінійна регресія. Результати показують, що нейронна мережа є найкращою за точністю прогнозування.
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробляють фотонний чіп для глибоких нейромережевих обчислень, досягаючи високої швидкості та точності. Чіп може революціонізувати глибоке навчання для таких застосувань, як лідар та високошвидкісні телекомунікації.
Дізнайтеся, як використовувати мережеву науку та Python для створення карти зв'язків між персонажами популярного серіалу Arcane з всесвіту League of Legends на Netflix. Витягуючи дані про персонажів та візуалізуючи мережу, ви зможете застосувати ці навички до будь-якої складної системи, а не лише до серіалу Arcane.
Генеруйте синтетичні дані для регресії машинного навчання за допомогою нейронної мережі із заданими параметрами. Спростіть генерацію складних даних за допомогою настроюваної функції на C#.
Amazon SageMaker Fast Model Loader скорочує час розгортання LLM у 15 разів завдяки потоковому завантаженню ваг моделей з Amazon S3. Ця інновація трансформує розгортання LLM, пропонуючи швидший час завантаження для більш ефективних додатків ШІ.
Агенти штучного інтелекту - це динамічні об'єкти, які у 2024 році революціонізують розгортання, конфігурацію та моніторинг мереж. Вони адаптуються, міркують і діють автономно, покращуючи процес прийняття рішень і реагування в режимі реального часу.
Chronos-Bolt в серії AutoGluon-TimeSeries пропонує більш швидке прогнозування з нульового пострілу, ніж традиційні моделі, перевершуючи статистичні та базові показники глибокого навчання. Заснований на архітектурі T5, він у 250 разів швидший і в 20 разів ефективніше використовує пам'ять, ніж оригінальні моделі Chronos, забезпечуючи точні прогнози.
Cohere випускає Rerank 3.5 через Rerank API на Amazon Bedrock, покращуючи релевантність пошуку та можливості ранжування контенту для клієнтів AWS. Технологія Rerank покращує результати пошуку, аналізуючи семантичне значення, наміри користувачів і бізнес-правила, що приносить користь платформам електронної комерції та глобальним організаціям у різних секторах.
Марієт'є Шааке у своїй новій книзі обговорює безпрецедентну владу великих технологій. Вона підкреслює, що вплив технологічних компаній поширюється на різні сектори, на відміну від попередніх монополій.