Розробка штучного інтелекту для гри в рулетку з оптимізованою швидкістю та ефективністю використання пам'яті. Створити універсальну систему оцінки рук для гри в рулетку, адаптовану до різних стратегій і комбінацій карт.
Вирівнювання переваг (ВП) покращує великі мовні моделі (ВММ), узгоджуючи поведінку моделі зі зворотним зв'язком з людиною, роблячи ВММ більш доступними та популярними в генеративному ШІ. RLHF з багатоадаптерним PPO на Amazon SageMaker пропонує комплексний, зручний підхід для реалізації PA, покращуючи продуктивність моделі та узгодження з користувачем.
Акції Nvidia і Tesla злетіли після виборів у США, що свідчить про технологічний бум. Ілона Маска Трамп назвав «супергеніальним».
Інститут Тоні Блера прогнозує, що ШІ може витіснити 1-3 мільйони робочих місць у Великобританії, але призведе до зростання безробіття на сотні тисяч. Щорічно протягом десятиліть витісняється від 60 до 275 тис. робочих місць, створюючи нові ролі.
Інтеграція BatchNorm у Vision Transformer призводить до швидшої конвергенції та стабільності. ViTBNFFN перевершує ViT завдяки більшій глибині та вищій швидкості навчання.
У статті представлено нову елегантну ітераційну техніку для обчислення псевдооберненої матриці Мура-Пенроуза. Метод використовує градієнт обчислення та ітераційні цикли для наближення до істинної псевдооберненої, що нагадує методи навчання нейронних мереж.
Ai-Da, вдосконалений людиноподібний робот, продає на аукціоні Sotheby's портрет Алана Тьюринга за $1,08 млн, перевершивши всі очікування. Картина висотою 2,2 м під назвою «A.I. God» стала першим твором мистецтва, створеним роботом і виставленим на аукціон.
Генеративний ШІ від Stability AI трансформує створення візуального контенту для медіа, реклами та індустрії розваг. Нові моделі Amazon Bedrock пропонують покращені можливості перетворення тексту на зображення, підвищуючи креативність та ефективність маркетингу та сторітелінгу.
Генеративний ШІ революціонізує підтримку клієнтів завдяки агентам Amazon Bedrock Agents, інтегруючи API корпоративних даних для персоналізованих відповідей. Приклад роздрібного продавця автозапчастин демонструє, як агенти ШІ покращують взаємодію з клієнтами, отримуючи доступ до API інвентаризації та каталогів, миттєво надаючи детальну інформацію.
Zalando вирішує проблеми ціноутворення зі знижками за допомогою алгоритмічних рішень для оптимальних знижок і максимізації прибутку. Підхід «прогнозуй, а потім оптимізуй» використовує минулі дані для визначення попиту на рівні товару та рівня запасів, покращуючи навчальні множини для точних прогнозів, що залежать від знижок.
Amazon Bedrock Prompt Management спрощує створення та інтеграцію підказок для кращих відповідей ШІ. Нові функції включають структуровані підказки та інтеграцію з API для безперешкодного використання.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили метод ефективного групування генів, використовуючи лише дані спостережень, що дозволяє виявити основні причинно-наслідкові зв'язки. Ця методика може призвести до більш точного лікування хвороб завдяки визначенню потенційних генних мішеней у більш точний та економічно ефективний спосіб.
Лінійна регресія є ключовою моделлю для розуміння більш складних моделей, таких як великі мовні моделі. Дізнайтеся, як крок за кроком реалізувати лінійну регресію на прикладі набору даних Boston Housing у Python.
Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG) - це ключовий алгоритм виділення ознак для задач виявлення та розпізнавання об'єктів, що використовує величину та орієнтацію градієнта для створення значущих гістограм. Алгоритм HOG передбачає обчислення градієнтних зображень, створення гістограм градієнтів і нормалізацію для зменшення варіацій освітлення.
Генеративний ШІ відкриває нові можливості, але фахівці з обробки даних стикаються з труднощами при розробці інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.