Обсяги корпоративних даних зростають, але більшість додатків зі штучним інтелектом використовують лише частину з них. Механізми запитів штучного інтелекту підключають агентів ШІ до всіх типів даних, розкриваючи інтелект у неструктурованих даних. Такі компанії, як DataStax і NetApp, лідирують у створенні платформ для роботи зі штучним інтелектом.
За словами генерального директора OpenAI Сема Альтмана (Sam Altman), АІ-агенти можуть трансформувати бізнес-процеси, оскільки віртуальні працівники приєднаються до трудового колективу. Перші АІ-агенти можуть почати працювати в організаціях вже цього року, приносячи прибуток на значні інвестиції в технологію.
NVIDIA Media2 використовує ШІ для трансформації створення та доставки контенту в медіаіндустрії, залишаючись на передовій завдяки таким технологіям, як NVIDIA Holoscan та архітектура Blackwell. NVIDIA AI Enterprise пропонує ряд мікросервісів для розширення можливостей ШІ в робочих процесах медіакомпаній.
Автоматизуйте виявлення аномалій на основі журналів за допомогою Amazon SageMaker. Використовуйте налаштування гіперпараметрів та конвеєри SageMaker для ефективної побудови моделей.
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint прискорює розробку людиноподібних роботів завдяки синтетичним даним про рух. Платформа Cosmos скорочує розрив між симуляцією та реальністю для інновацій у сфері фізичного ШІ.
Ролі аналітиків даних розширюються і включають в себе не лише розробку моделей, але й навички їхнього розгортання. Дізнайтеся, як розгортати ML-моделі за допомогою FastAPI та Docker для промислових API.
Система штучного інтелекту може запропонувати ідеальних молодих гравців з конкретними якостями, які бажають бачити футбольні менеджери, що потенційно підвищить результативність команди. Технологи стверджують, що менеджери можуть бажати гравців з такими рисами, як агресивність Ерлінга Халанда або врівноваженість Джуда Беллінгема, що робить цю систему спортивною лампою Аладдіна.
Джеффрі Хінтон, «хрещений батько» штучного інтелекту, висвітлює боротьбу розумних істот з менш розумними. Розвиток ШІ вимагає реалістичного розуміння того, що ми не можемо контролювати як розумні, так і нерозумні сили, як це видно з поточних подій, таких як пандемія коронавірусу.
Глибоке навчання відмінно справляється з виявленням викидів для зображень, відео та аудіо даних, але має проблеми з табличними даними. Традиційні методи все ще переважають у виявленні відхилень у табличних даних, проте глибоке навчання дає надію на подальший прогрес.
Новий інструмент моделювання поєднує відбір ознак з регресією для подолання обмежень та забезпечення узгодженої оцінки параметрів. Такі методи, як регресія Лассо та байєсівський відбір змінних, спрямовані на оптимізацію продуктивності моделі шляхом відбору релевантних змінних та точної оцінки коефіцієнтів.
Основні оновлення в етиці ШІ на 2024 рік включають прорив у інтерпретації LLM від Anthropic, дизайн ШІ, орієнтований на людину, і нове законодавство в галузі ШІ, таке як Закон ЄС про ШІ і закони Каліфорнії, спрямовані на боротьбу з глибокими фейками і дезінформацією. Фокус на зрозумілому ШІ та розширенні можливостей людини, а також евристики для оцінки законодавства у сфері ШІ є ключовими моме...
Персонажі штучного інтелекту Meta, зокрема «горда чорношкіра квір-мама», викликали вірусне обговорення перед тим, як їх видалили. Незважаючи на попередні видалення, компанія планує представити більше профілів персонажів зі штучним інтелектом.
Освоюємо Sensor Fusion: Аналіз виявлення перешкод за даними KITTI з використанням кольорових зображень. Глибоке занурення в детектори об'єктів YoloWorld та YoloV8 для аналізу наборів даних KITTI.
Дослідження Маттео Буччі про кипіння, що має вирішальне значення для електростанцій, охолодження електроніки тощо, може призвести до прориву у виробництві енергії та запобігти ядерним катастрофам. Його інноваційний підхід до вивчення явища кипіння має потенціал для революції у багатьох галузях промисловості.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили методику, що використовує великі мовні моделі для точного прогнозування структури антитіл, допомагаючи у визначенні потенційних методів лікування інфекційних захворювань, таких як SARS-CoV-2. Цей прорив може заощадити гроші фармацевтичних компаній, гарантуючи вибір правильних антитіл для клінічних випробувань, а також може бути в...