Amazon Q Business, що працює на основі генеративного ШІ, підвищує продуктивність, відповідаючи на запитання та виконуючи завдання з корпоративних систем. Використовуйте AWS IAM Identity Center для безперешкодного керування доступом користувачів до різних додатків Amazon Q Business в AWS Organizations.
Каплиця Петра в Люцерні замінила священика на штучного Ісуса, який розмовляє 100 мовами. Теолог Марко Шмід називає це експериментом, щоб виміряти суспільний інтерес і реакцію.
Генеративні моделі штучного інтелекту покращують мультимедійний контент за допомогою сегментації аудіо- та відеоматеріалів. Amazon SageMaker Ground Truth покращує навчання, уможливлюючи детальні робочі процеси людських анотацій для точної сегментації.
3D конфігуратори продуктів революціонізують галузі завдяки інтерактивним візуалізаціям. NVIDIA Omniverse Blueprint дозволяє створювати контент для маркетингу на основі ШІ.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту від провідних компаній, таких як AI21 Labs і Meta, через єдиний API. Пакетний висновок в Amazon Bedrock дозволяє економічно ефективно обробляти великі обсяги даних з дотриманням етичних норм штучного інтелекту.
Налаштуйте модель Meta Llama2-7B на наукові питання за допомогою автопілота Amazon SageMaker для отримання більш точних результатів. Використовуйте AutoMLV2 SDK для автоматизації тонкого налаштування та оцінки моделі в різних галузях, таких як охорона здоров'я та освіта.
Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.
Запропонований малоресурсний метод пояснення для LLM з використанням підходу на основі подібності. Модельно-діагностичний, швидкий і прозорий, доступний на Github.
Массачусетський технологічний інститут, Google та Університет Пердью розробляють технологію Tree-D Fusion, яка об'єднує штучний інтелект та моделі росту дерев для створення 3D-моделей міських дерев. Можливості прогнозування можуть зробити революцію в управлінні міськими лісами завдяки проактивному плануванню адаптації до зміни клімату.
Розробка CNN для задач перевірки автомобільної електроніки з використанням PyTorch. Вивчення згорткових шарів і того, як ШНМ приймають рішення при візуальному огляді.
Nvidia, виробник чіпів для штучного інтелекту, вражає інвесторів доходом у $35 млрд за останні квартальні результати, прогнозуючи зростання на 70% у майбутньому. Прибуток більш ніж подвоївся в порівнянні з попереднім роком, при цьому виручка зросла на 94% порівняно з минулим роком.
RAG використовує фільтрацію метаданих для покращення відповідей ШІ. Amazon Bedrock пропонує розширену фільтрацію метаданих для покращення генеративних додатків ШІ.
Великі мовні моделі (ВММ) навчаються на великих текстових даних для розуміння природної мови. Оптимізація FP8 на екземплярах Amazon SageMaker P5 значно прискорює навчання, змінюючи ефективність і швидкість роботи моделі.
Робот-компаньйон Moflin зі штучним інтелектом від Casio будує стосунки, не потребуючи їжі чи лотка для сміття. Він коштує 300 фунтів стерлінгів і прагне заспокоїти або відштовхнути своїх власників.
LangGraph і Tavily використовуються для створення дослідницького агента з LLM для узагальнення тексту. Система автономно генерує звіти та інтегрується з Google Docs для легкого редагування та організації.