LLM-додатки вимагають навмисного налаштування температури для контролю випадковості. Значення температури впливають на результати моделі, роблячи їх більш випадковими або цілеспрямованими. Функція Softmax перетворює необроблені результати в чистий розподіл ймовірностей для точних прогнозів.
AWS пропонує стартові набори, розгорнуті рішення, які вирішують поширені бізнес-проблеми, оптимізуючи витрати та заощаджуючи час. Amazon Q Business - це асистент на основі штучного інтелекту, який дає змогу працівникам бути більш креативними, ефективними та продуктивними.
Модель R1 від DeepSeek отримала високу оцінку за продуктивність і вартість, спричинивши потенційні зміни в ландшафті LLM. Розуміння еталонних показників LLM є ключем до подолання хайпу та створення конкретних еталонних показників для конкретних сценаріїв використання.
Команди, що займаються наукою про дані, стикаються з проблемами при переході від моделей до виробництва, але багатоакаунтна платформа ML вирішує ці проблеми. Такі ролі, як провідний аналітик даних, аналітики даних, інженери ML та керівники, працюють разом, щоб оптимізувати життєвий цикл ML, забезпечуючи безпеку та ефективність.
Нещодавній відкритий лист піднімає моральні питання щодо свідомості ШІ. Важко визначити, чи є ШІ справді свідомим, чи лише імітує його. Дискусія вимагає обережного, агностичного підходу.
Білки, створені за допомогою штучного інтелекту, нейтралізують смертельну зміїну отруту швидше, дешевше та ефективніше, ніж традиційні протиотрути. Цей прорив дає надію на доступне лікування, яке врятує мільйони життів і засобів до існування в сільських громадах по всьому світу.
A/B-тести порівнюють лікування А і лікування Б для кампаній, щоб визначити, яке з них приносить більший дохід на покупця. Маркетологи аналізують частоту покупок і середню суму замовлення, щоб ефективно оптимізувати кампанії.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили недоліки в традиційних методах перевірки просторових прогнозів, що призводять до неточних прогнозів. Вони розробили нову методику, яка перевершила загальноприйняті методи прогнозування погоди та якості повітря, пропонуючи більш надійні оцінки для різних застосувань.
Новий адміністратор EPA Лі Зельдін визначив пріоритетом підтримку автомобільної промисловості, оминувши кліматичну кризу. Незвичний фокус на ШІ як ключовому пріоритеті агентства викликає подив.
Сара Бірі застосовує комп'ютерний зір і машинне навчання для моніторингу міграції лосося, критично важливої для здоров'я екосистеми і культурного значення на північному заході Тихого океану. Точний підрахунок лосося необхідний для управління рибальством на тлі загроз, пов'язаних з діяльністю людини, втратою середовища існування та зміною клімату.
Aetion перетворює реальні дані на докази для осіб, які приймають рішення в галузі охорони здоров'я, використовуючи запити на природній мові та технологію Amazon Bedrock. Доказова платформа Aetion дозволяє користувачам створювати когорти та аналізувати результати, оптимізуючи клінічні випробування та дослідження безпеки ліків і методів лікування.
Google виправив неправдиву статистику про сир гауда в рекламі Gemini AI після критики блогера перед Суперкубком. Реклама демонструє, як АІ допомагає продавцю сиру у Вісконсині, підкреслюючи помилковість твердження про глобальне споживання сиру.
Технологічні компанії повинні звітувати про використання енергії та води, щоб запобігти шкоді навколишньому середовищу від розвитку штучного інтелекту, вважають експерти. NEPC закликає до обов'язкової звітності та вимог сталого розвитку для центрів обробки даних.
Дослідники з Лос-Аламоса перепрофілювали ШІ-модель Wav2Vec-2.0 від Meta для аналізу сейсмічних сигналів від гавайського вулкану Кілауеа. ШІ може відстежувати рух розломів у реальному часі, що є важливим кроком до розуміння поведінки землетрусів.
Стаття висвітлює регресію випадкових сусідів, ансамблевий підхід, що використовує декілька систем k-найближчих сусідів з різними підмножинами та значеннями k для прогнозування цільових значень. Демонстрація методу демонструє навчання моделі та точність прогнозування, підкреслюючи універсальність та потенціал методу в машинному навчанні.