Перетворення тексту в зображення - це швидкозростаюча галузь ШІ, а Stable Diffusion дозволяє користувачам створювати високоякісні зображення за лічені секунди. Використання Retrieval Augmented Generation (RAG) покращує підказки для моделей Stable Diffusion, дозволяючи користувачам створювати власних ШІ-помічників для генерації підказок.
ICL, міжнародна виробнича та гірничодобувна корпорація, розробила власні можливості з використанням машинного навчання та комп'ютерного зору для автоматичного моніторингу свого гірничодобувного обладнання. За підтримки програми AWS Prototyping вони змогли створити фреймворк на AWS за допомогою Amazon SageMaker для отримання зображень з 30 камер, з потенціалом масштабування до тисяч.
Talent.com співпрацює з AWS для розробки системи рекомендацій щодо роботи з використанням глибокого навчання, яка обробляє 5 мільйонів щоденних записів менш ніж за 1 годину. Система включає в себе розробку функцій, архітектуру моделі глибокого навчання, оптимізацію гіперпараметрів та оцінку моделі, і все це за допомогою Python.
Новаторська мовна модель штучного інтелекту ChatGPT від OpenAI викликала захоплення своїми вражаючими здібностями, включаючи успішне складання іспитів та гру в шахи. Однак скептики стверджують, що справжній інтелект не слід плутати з запам'ятовуванням, що призвело до наукових досліджень, які вивчають цю різницю і наводять аргументи проти ШІ.
Amazon Comprehend пропонує попередньо навчені та кастомні API для обробки природної мови. Вони розробили інструмент попереднього маркування, який автоматично анотує документи, використовуючи наявні дані табличних об'єктів, зменшуючи ручну роботу, необхідну для навчання точних користувацьких моделей розпізнавання об'єктів.
Пориньте у світ штучного інтелекту - створіть з нуля тренажерний зал для навчання з глибоким підкріпленням. Отримайте практичний досвід і розробіть власний тренажерний зал, щоб навчити агента вирішувати прості завдання, закладаючи фундамент для більш складних середовищ і систем.
Amazon SageMaker Studio тепер пропонує повністю керований редактор коду на основі Code-OSS, а також JupyterLab та RStudio, що дозволяє розробникам ML налаштовувати та масштабувати свої IDE за допомогою гнучких робочих просторів під назвою Spaces. Ці простори забезпечують постійне зберігання даних і конфігурацію часу виконання, підвищуючи ефективність робочого процесу і дозволяючи безперешкодно...
Федеральна торгова комісія США застерігає від шахрайства з використанням QR-кодів, які можуть заволодіти смартфонами, зняти шахрайські платежі або отримати особисту інформацію. Шахраї використовують QR-коди на кіосках для паркування, що призводить до появи сайтів-двійників, які переказують кошти на шахрайські рахунки.
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.
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...
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.
У статті досліджуються поширені методи кластеризації даних з акцентом на спектральну кластеризацію. Виявлено, що використання k-середніх для обчислення міток кластерів з власних векторів є найкращим підходом, незважаючи на варіації та складнощі.
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.
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.
Розвиток технологій перетворення тексту в зображення на основі штучного інтелекту призвів до появи великої кількості зображень низької якості, що викликало скептицизм і дезорієнтацію. Однак з'явилося нове явище - перетворення тексту в САПР за допомогою ШІ, в якому лідирують такі великі гравці, як Autodesk, Google, OpenAI та NVIDIA.