Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Генеративний ШІ з графічними процесорами серії GeForce RTX 50

Графічні процесори NVIDIA GeForce RTX 5090 і 5080 на базі архітектури Blackwell забезпечують у 8 разів вищу частоту кадрів завдяки технології DLSS 4. Мікросервіси NVIDIA NIM і AI Blueprints для RTX забезпечують легкий доступ до генеративних моделей ШІ на ПК, прискорюючи розробку ШІ на різних платформах.

Знайомство з DeepSeek: Занурення у тижневик «Гардіан» за 7 лютого

Чат-бот DeepSeek, розроблений у Китаї, кидає виклик технологічній перевазі США, пропонуючи дешевший та енергоефективніший інструмент штучного інтелекту. Незважаючи на обмеження, його стрімке зростання підкреслює, що економічні наслідки переважають над технічними досягненнями.

Фінансова індустрія впроваджує штучний інтелект: останні технологічні тренди

Фінансові установи використовують ШІ для зростання доходів і скорочення витрат, а звіт NVIDIA демонструє значне зростання рівня впровадження та майстерності ШІ. Генеративний ШІ підвищує рентабельність інвестицій у торгівлю, залучення клієнтів тощо, оскільки компанії долають бар'єри на шляху до успішного розгортання ШІ.

Оптимізація інтеграції з агентами Amazon Bedrock

Генеративний ШІ покращує бізнес-системи за допомогою агентів Amazon Bedrock Agents, оптимізуючи робочі процеси та автоматизуючи завдання. Це рішення інтегрується з Appian Case Management Studio, демонструючи ефективний доступ до даних та можливості оркестрування.

АІ Дейзі проти шахрая: Розмова

АІ-бабуся» Daisy від O2 - це штучний інтелект, створений для боротьби з шахраями, які витрачають свій час на сумніви та плутанину. Тактика Дейзі змушує шахраїв зітхати та огризатися, демонструючи силу штучного інтелекту в боротьбі з шахрайством.

Освоєння управління функціями ML

Команди машинного навчання часто не беруть до уваги важливість управління життєвим циклом функцій, що призводить до проблем з надійністю у виробництві. Проблеми включають спостережуваність, точкову коректність і повторне використання, які можна вирішити, впровадивши сховище функцій для масштабованих операцій машинного навчання.

Невтішні прибутки Alphabet у перегонах зі штучним інтелектом

Alphabet стикається з уповільненням темпів зростання доходів і потенційною втратою конкурентних переваг до 2025 року. Незважаючи на невиконання очікувань щодо доходів, компанія перевершує прогнози щодо прибутку на акцію завдяки сильному лідерству у сфері ШІ.

DeepSeek заборонили з міркувань безпеки

Уряд Албанії заборонив використання чат-бота DeepSeek AI на федеральних пристроях з міркувань національної безпеки, що викликало занепокоєння на американських фондових біржах. Міністр внутрішніх справ Тоні Берк називає причиною заборони поради спецслужб, а не китайське походження чат-бота.

AI Fake News: Галас навколо дезінформації

BBC розкритикувала Apple Intelligence за неточні підсумки новин, що змусило Apple призупинити роботу інструменту. Серед помилок штучного інтелекту були неправдиві повідомлення про таких відомих діячів, як Біньямін Нетаньяху та Рафаель Надаль.

Розшифровка невизначеності: Пояснення ентропії

Дізнайтеся про ентропію в науці про дані, кількісну оцінку несподіванки та невизначеності, а також про практичні застосування - від прийняття рішень до різноманітності ДНК. Вивчайте веселі головоломки та підручники, які не потребують попередніх знань.

Максимізуйте успіх команди за допомогою Amazon Q Apps

MuleSoft інтегрує AI-асистента Amazon Q Apps у портал Cloud Central для покращення обміну знаннями та продуктивності серед понад 100 команд інженерів, замінивши попереднє рішення з використанням чат-ботів. Amazon Q Apps використовує внутрішні дані для надання діалогової допомоги, створення кастомного контенту та виконання робочих процесів з надійним контролем безпеки.

Ефективне моделювання та розробка ШІ-моделей стали простішими

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизовану систему для зменшення енергоспоживання в моделях штучного інтелекту за рахунок використання надлишковості даних. Система підвищила швидкість обчислень майже в 30 разів і може оптимізувати алгоритми для різних застосувань.