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

Розширюючи можливості інклюзії: Штучний інтелект у спеціальній освіті

Опитування показує відсутність зв'язку між освітянами та учнями/батьками з порушеннями розумового розвитку щодо ШІ в освіті. У подкасті NVIDIA AI Podcast спеціальний радник США Сара Мінкара та голова Спеціальної Олімпіади Тімоті Шрайвер обговорюють потенціал ШІ для покращення спеціальної освіти та інтеграції людей з обмеженими можливостями.

Таємниця СМС-повідомлень: Друг, коханець чи робот?

Тім знайшов розраду в ChatGPT, використовуючи його як щоденник, щоб зорієнтуватися у своїх проблемах у шлюбі з Джилл. Чат-бот допоміг йому зрозуміти їхні розбіжності та керувати емоційними реакціями.

Прискорюйте свою кар'єру з новими сертифікатами NVIDIA AI

NVIDIA представляє професійні сертифікати для фахівців з інфраструктури та операцій ШІ, пропонуючи структуровані шляхи для вдосконалення навичок. Сертифікати надають фахівцям передові навички роботи з інфраструктурою та операціями ШІ, що покращують перспективи кар'єрного росту.

Прискорити висновок SageMaker за допомогою швидкого завантаження моделей для LLM

Amazon SageMaker Fast Model Loader скорочує час розгортання LLM у 15 разів завдяки потоковому завантаженню ваг моделей з Amazon S3. Ця інновація трансформує розгортання LLM, пропонуючи швидший час завантаження для більш ефективних додатків ШІ.

Революція в ШІ за допомогою фотонних процесорів

Вчені Массачусетського технологічного інституту розробляють фотонний чіп для глибоких нейромережевих обчислень, досягаючи високої швидкості та точності. Чіп може революціонізувати глибоке навчання для таких застосувань, як лідар та високошвидкісні телекомунікації.

Таємний світ The Arcane Network

Дізнайтеся, як використовувати мережеву науку та Python для створення карти зв'язків між персонажами популярного серіалу Arcane з всесвіту League of Legends на Netflix. Витягуючи дані про персонажів та візуалізуючи мережу, ви зможете застосувати ці навички до будь-якої складної системи, а не лише до серіалу Arcane.

Ефективне прогнозування нульового пострілу за допомогою Chronos-Bolt та AutoGluon

Chronos-Bolt в серії AutoGluon-TimeSeries пропонує більш швидке прогнозування з нульового пострілу, ніж традиційні моделі, перевершуючи статистичні та базові показники глибокого навчання. Заснований на архітектурі T5, він у 250 разів швидший і в 20 разів ефективніше використовує пам'ять, ніж оригінальні моделі Chronos, забезпечуючи точні прогнози.

Створення синтетичних даних за допомогою нейронних мереж C#

Генеруйте синтетичні дані для регресії машинного навчання за допомогою нейронної мережі із заданими параметрами. Спростіть генерацію складних даних за допомогою настроюваної функції на C#.

Революційний нетворкінг: Сила агентів штучного інтелекту

Агенти штучного інтелекту - це динамічні об'єкти, які у 2024 році революціонізують розгортання, конфігурацію та моніторинг мереж. Вони адаптуються, міркують і діють автономно, покращуючи процес прийняття рішень і реагування в режимі реального часу.

Оновлення до Cohere Rerank 3.5 на Amazon Bedrock!

Cohere випускає Rerank 3.5 через Rerank API на Amazon Bedrock, покращуючи релевантність пошуку та можливості ранжування контенту для клієнтів AWS. Технологія Rerank покращує результати пошуку, аналізуючи семантичне значення, наміри користувачів і бізнес-правила, що приносить користь платформам електронної комерції та глобальним організаціям у різних секторах.

Опанування AWS DeepRacer Racing

Розробники re:Invent 2024 стикаються з унікальними викликами фізичних перегонів AWS DeepRacer. Перехід від віртуальних до фізичних перегонів становить значний виклик через різницю у середовищі та можливостях автомобілів.

Вплив технологічних гігантів на наше сприйняття технологій

Марієт'є Шааке у своїй новій книзі обговорює безпрецедентну владу великих технологій. Вона підкреслює, що вплив технологічних компаній поширюється на різні сектори, на відміну від попередніх монополій.

Маленький, але могутній

Зростає занепокоєння щодо впливу великих мовних моделей (ВММ) на навколишнє середовище. Приклад: Llama 3.1 405B від Meta вимагає величезних ресурсів, викидає тонни CO2. OpenAI стикається з фінансовими труднощами, оскільки витрати на виведення майже збігаються з загальним доходом.