Людиноподібні роботи, навчені на NVIDIA Isaac GR00T з використанням синтетичних даних з OpenUSD, роблять революцію в робототехніці. NVIDIA Omniverse спрощує навчання завдяки генерації великомасштабних даних про рух та навчанню на основі симуляції.
Середовища Anaconda можуть займати багато місця у сховищі, але такі методи, як очищення кешу та архівування, можуть допомогти звільнити пам'ять. Дізнайтеся, як зменшити обсяг пам'яті за допомогою цих порад з керування пам'яттю.
NVIDIA співпрацює з організаціями ASL для розробки Signs, інтерактивної платформи для навчання ASL та додатків зі штучним інтелектом. Користувачі можуть отримати доступ до перевіреної бібліотеки знаків ASL і зробити свій внесок у зростаючий набір даних для створення доступних технологій.
LLM Codegen розширює шаблон API Node.js за рахунок автоматичної генерації коду модулів на основі текстових описів, включаючи E2E-тести та міграції баз даних. Згенерований код відповідає принципам архітектури вертикального зрізу, забезпечуючи чистий і зручний для обслуговування код з валідними E2E-тестами.
Новий метод прогнозує фрагменти білків, що інгібують повнорозмірні білки в E. coli. FragFold використовує модель AlphaFold AI для точних прогнозів, що потенційно дозволяє створювати генетично кодовані інгібітори для будь-якого білка.
Amazon запустив SageMaker HyperPod на Amazon EKS, що дозволяє ефективно розробляти генеративний ШІ за допомогою спільних прискорених обчислень. Адміністратори можуть керувати розподілом завдань, визначати пріоритети проектів та оптимізувати використання ресурсів для швидшого впровадження інновацій.
Мультимодальність у штучному інтелекті змінює досвід користувачів. BLIP-2 від Salesforce покращує візуально-мовне узгодження для покращення завдань з міркування.
Фундаментальні моделі (ФМ) та генеративний ШІ змінюють такі фінансові установи, як NASDAQ та Державний банк Індії. AWS впроваджує автоматизовану перевірку логіки для прозорих, детермінованих застосувань ФМ у регульованих галузях.
27 днів, 1700+ комітів, 99,9% коду, згенерованого штучним інтелектом: Експеримент розробника з інструментами Agentic Ai виявляє проблеми та обмеження у створенні ObjectiveScope без прямих змін у коді. Технічні обмеження та проблеми з інтеграцією підкреслюють складність розробки з використанням ШІ, яка виходить за рамки маркетингового хайпу.
Проекти з науки про дані зараз націлені на виробництво, що вимагає високоякісного коду. UV, сучасний менеджер проектів на Python, спрощує управління залежностями, віртуальними середовищами та організацію проектів, стверджуючи, що він у 10-100 разів швидший за традиційні інструменти.
Архітектор закону ЄС про авторське право критикує Акт про штучний інтелект за надання переваги великим технологіям над європейськими креативами. Культурні організації попереджають, що проект правил послаблює захист авторських прав, роблячи письменників і музикантів вразливими.
Зануртеся в розширені обчислення Time Intelligence в Power BI з акцентом на ефективність і продуктивність. Дізнайтеся, як обробляти екзотичні сценарії, такі як високосні роки та фінансовий тиждень з початку року, за допомогою функцій DAX і розширеної таблиці дат.
Data scientists можуть скористатися перевагами використання контейнерів для забезпечення стабільності та масштабованості моделей машинного навчання та конвеєрів даних. Контейнери є більш гнучкими, ніж віртуальні машини, оскільки використовують операційну систему хоста для більш швидкого, портативного та ресурсоефективного виконання.
SQLite спрощує генерацію розширеного пошуку для машинного навчання. Дізнайтеся, як використовувати розширення sqlite-vec та OpenAI API для ефективного пошуку.
Чесність у ймовірнісних прогнозах є ключем до уникнення упереджених прогнозів. Лінійні правила підрахунку балів можуть стимулювати нечесність, що призводить до погано відкаліброваних машинних прогнозів. Книга Девіда Шпігельхальтера підкреслює важливість покарання за впевнені, але помилкові переконання для отримання неупереджених оцінок.