Sophos використовує ШІ та ML для захисту від кіберзагроз, налаштовуючи LLM для кібербезпеки. Amazon Bedrock підвищує продуктивність SOC за допомогою рішення Claude 3 Sonnet від Anthropic, що дозволяє боротися з втомою від постійних сповіщень.
Оптимізація додатків на основі LLM за допомогою безсерверного кешування для ефективних рішень зі штучного інтелекту. Використання Amazon OpenSearch Serverless і Amazon Bedrock для збільшення часу відгуку за допомогою семантичного кешу для персоналізованих підказок і зменшення колізій кешу.
Стартап Spines зіткнувся з негативною реакцією через використання ШІ для редагування та розповсюдження книг за $1,200-5,000. Критики ставлять під сумнів якість і вплив на традиційне книговидання.
Нейроморфні обчислення переосмислюють апаратне забезпечення та алгоритми ШІ, натхненні мозком, щоб зменшити споживання енергії та вивести ШІ на новий рівень. Угода OpenAI з Rain AI на суму 51 мільйон доларів за нейроморфні чіпи свідчить про перехід до більш екологічного ШІ в центрах обробки даних.
Межі квантування розширюються за допомогою ft-квантифікації, нового підходу до вирішення поточних обмежень алгоритмів. Ця техніка, що заощаджує пам'ять, стискає моделі та вектори для пошуку, популярна в LLM і векторних базах даних.
Salesforce централізує дані про клієнтів для отримання інсайтів. Amazon Q Business AI надає співробітникам можливість приймати рішення на основі даних і підвищувати продуктивність.
Інженер-програміст Джеймс МакКафрі розробив систему регресії дерева рішень на C# без рекурсії та вказівників. Він видалив індекси рядків з вузлів для економії пам'яті, що полегшило налагодження і зробило прогнози більш зрозумілими.
Ультраправі партії в Європі використовують штучний інтелект для поширення фейкових зображень і демонізації таких лідерів, як Еммануель Макрон. Експерти попереджають про політичну зброю генеративного ШІ в кампаніях після виборів у ЄС.
Meta Llama 3.1 LLM з підтримкою 8B та 70B виводів тепер на екземплярах AWS Trainium та Inferentia. SageMaker JumpStart пропонує безпечне розгортання попередньо навчених моделей для кастомізації та тонкого налаштування.
Марзіє Гассемі поєднує свою любов до відеоігор та здоров'я у роботі в Массачусетському технологічному інституті, зосереджуючись на використанні машинного навчання для покращення справедливості у сфері охорони здоров'я. Дослідницька група Гассемі в LIDS вивчає, як упередженість даних про стан здоров'я може вплинути на моделі машинного навчання, підкреслюючи важливість різноманітності та інклюзи...
123RF покращив виявлення багатомовного контенту за допомогою Amazon OpenSearch Service та інструментів штучного інтелекту, таких як Claude 3 Haiku. Вони зіткнулися з проблемами при перекладі метаданих на 15 мов через проблеми з вартістю та якістю.
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили метод з використанням штучного інтелекту та фізики для створення реалістичних супутникових зображень майбутніх наслідків повеней, що допоможе у підготовці до ураганів. Розроблений командою «Earth Intelligence Engine» пропонує новий інструмент візуалізації, який допоможе підвищити готовність населення до евакуації під час стихійних лих.
Короткий зміст: Компроміс між зміщенням та дисперсією впливає на прогнозні моделі, балансуючи між складністю та точністю. На реальних прикладах показано, як недостатнє та надмірне пристосування впливає на продуктивність моделі.
Медичні LLM-моделі John Snow Labs на Amazon SageMaker Jumpstart оптимізують завдання з медичної мови, перевершуючи GPT-4o в узагальненні та відповідях на запитання. Ці моделі підвищують ефективність і точність для медичних працівників, підтримуючи оптимальний догляд за пацієнтами та результати медичної допомоги.
Інструменти генеративного ШІ, такі як ChatGPT і Claude, стрімко набирають популярність, змінюючи суспільство та економіку. Незважаючи на досягнення, економістам і практикам все ще бракує всебічного розуміння впливу ШІ на економіку.