Ця стаття містить вступ до розробки неангломовних систем RAG, зокрема поради щодо завантаження даних, сегментації тексту та моделей вбудовування. RAG змінює те, як організації використовують дані для інтелектуальних чат-ботів, але існує прогалина для менших мов.
Провідні голоси в області експериментів пропонують тестувати все, але незручна правда про A/B-тестування розкриває його недоліки. Такі компанії, як Google, Amazon і Netflix, успішно впровадили A/B-тестування, але сліпе дотримання їхніх правил може призвести до плутанини і катастрофи для інших бізнесів.
NVIDIA Studio представляє DLSS 3.5 для реалістичної візуалізації з трасуванням променів у D5 Render, покращуючи досвід редагування та підвищуючи частоту кадрів. Відомий художник Майкл Гілмор (Michael Gilmour) демонструє приголомшливі зимові країни чудес у довгих відео, пропонуючи глядачам спокій і розслаблення.
Нещодавній сплеск публікацій про гаусове розбризкування, зокрема GaussianAvatars та MonoGaussianAvatar, революціонізує сферу цифрових людей. Гаусове розбризкування пропонує візуально приголомшливу якість, високу частоту кадрів і легке редагування, що робить його потужним методом для представлення 3D-сцен.
Операційний прискорювач машинного навчання PwC в Австралії, побудований на власних сервісах AWS, спрощує процес переходу моделей машинного навчання від розробки до масштабного розгортання. Прискорювач включає сім ключових інтегрованих можливостей, які забезпечують безперервну інтеграцію, безперервну доставку, безперервне навчання та безперервний моніторинг кейсів використання машинного навчання.
Gemini - це сімейство великих моделей штучного інтелекту від Google, включаючи Ultra, Pro і Nano. У статті розглядається тестування Gemini-Pro за допомогою Google AI Studio, ноутбука Jupyter і Python, демонструються його можливості у створенні контенту та відповідях на запитання.
У статті досліджуються проблеми, з якими стикаються галузі, що не мають прогнозів у реальному часі, такі як фінанси, роздрібна торгівля, управління ланцюгами поставок та логістика. Вона висвітлює потенціал використання управління даними часових рядів MongoDB та Amazon SageMaker Canvas для подолання цих викликів та прийняття рішень на основі даних.
У 2023 році генеративний штучний інтелект штурмував технологічну індустрію, домінуючи в заголовках новин і викликаючи дискусії. На тлі появи фігур, пов'язаних зі штучним інтелектом, у нетехнічних людей виникає плутанина щодо того, кому довіряти, які продукти зі штучним інтелектом використовувати, і чи становить штучний інтелект загрозу їхньому життю та роботі. Крім того, невпинний темп дослідж...
AWS підкреслює важливість відповідального використання ШІ та оголошує про своє прагнення прийняти ISO 42001, міжнародний стандарт управління системами ШІ в організаціях, щоб завоювати довіру громадськості. AWS активно співпрацює з міжнародними зацікавленими сторонами для вдосконалення стандартів ШІ і закликає організації продемонструвати свою прихильність до досконалості у відповідальній розро...
У цій статті досліджуються складнощі підрахунку риби, що проходить через великі греблі гідроелектростанцій, а також проблеми координації створення наборів даних за участю людини. Вона підкреслює важливість дотримання правил, встановлених Федеральною комісією з регулювання енергетики, та потенційний вплив гребель ГЕС на рибні популяції.
У цій статті досліджуються алгоритми виявлення викидів у машинному навчанні та їхнє застосування до статистики бейсбольних подач Головної бейсбольної ліги 2023 року. Порівнюються чотири алгоритми: еліптична оболонка, локальний фактор викидів, однокласова машина опорних векторів зі стохастичним градієнтним спуском та ізоляційний ліс. Мета полягає в тому, щоб отримати уявлення про їхню поведінку...
У цій статті досліджується логіка фундаментального алгоритму, що використовується в градієнтному спуску, зосереджуючись на експоненціальній ковзній середній. Обговорюється мотивація методу, його формула та математична інтерпретація розподілу вагових коефіцієнтів.
У цій статті пояснюється, як проводити бенчмаркінг за допомогою критеріального ящика і як проводити бенчмаркінг з різними налаштуваннями компілятора, надається інформація про вплив на продуктивність і порівняння між процесорами. Ящик range-set-blaze використовується як приклад для вимірювання налаштувань SIMD, рівнів оптимізації та різної довжини вхідних даних.
Amazon оголошує про інтеграцію Amazon DocumentDB з Amazon SageMaker Canvas, що дозволяє користувачам будувати ML-моделі без кодування. Ця інтеграція дозволяє компаніям аналізувати неструктуровані дані, що зберігаються в Amazon DocumentDB, і генерувати прогнози, не покладаючись на команди інженерів даних і фахівців з науки про дані.
Підвищення швидкості надходження даних в заданий діапазон в 7 разів за рахунок делегування обчислень маленьким крабам. Правило 7: Використовуйте критеріальний бенчмаркінг, щоб вибрати алгоритм і виявити, що LANES має (майже) завжди бути 32 або 64.