Організації можуть спростити контейнеризацію застарілих додатків, підвищити продуктивність і прискорити час виходу на ринок. Amazon Q Developer CLI автоматизує завдання з модернізації, усунення несправностей і розширення можливостей асистента зі штучним інтелектом.
AI-платформа Flok Health вдвічі скоротила чергу на лікування болю в спині в тресті NHS. Розгортання системи в інших трестах викликає занепокоєння щодо потенційної нерівності у сфері охорони здоров'я.
Microsoft перевищила ринкову капіталізацію в 4 трлн доларів після Nvidia, продемонструвавши вражаючі фінансові результати. Компанія з Редмонда вперше досягла позначки в 1 трлн доларів у квітні 2019 року.
Нейронна мережа може генерувати синтетичні дані для регресії машинного навчання, що дозволяє прогнозувати структуровані дані. За допомогою PyTorch складні нейронні мережі можуть апроксимувати будь-яку неперервну функцію, спрощуючи процес створення навчальних і тестових даних.
AWS Batch тепер інтегрується з завданнями Amazon SageMaker Training, оптимізуючи навчання моделей машинного навчання та управління ресурсами. Ця співпраця приносить користь таким організаціям, як Toyota Research Institute, оптимізуючи використання апаратного забезпечення та підвищуючи продуктивність.
Автоматизоване рішення перетворює записи вебінарів на роздаткові матеріали за допомогою Amazon Bedrock Data Automation для аналізу відео. Робочий процес автоматизує транскрипцію, виявлення слайдів і синхронізацію для ефективного створення роздаткових матеріалів.
Результати Microsoft за другий квартал свідчать про процвітання хмарного бізнесу та масштабні інвестиції в ШІ, що радує інвесторів. У наступному фінансовому році технологічний гігант планує витратити понад $100 млрд на центри обробки даних і таланти.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили ефективний метод машинного навчання з використанням симетрії, що має вирішальне значення для точних прогнозів у галузі розробки лікарських препаратів та інших сферах. Це новаторське дослідження може привести до створення більш потужних моделей машинного навчання, здатних обробляти симетричні дані, що допоможе в різних сфера...
Генеральний директор Meta Марк Цукерберг прагне зробити потужний штучний інтелект доступним для мільйонів, витрачаючи кошти на таланти та придбання для розробки суперінтелекту. Витрати компанії на можливості штучного інтелекту приносять свої плоди: планується створення дата-центрів розміром з Манхеттен.
YouTube використовуватиме штучний інтелект для оцінки віку користувачів з метою підбору контенту, відповідного їхньому віку, у США. Австралія та Велика Британія також вживають заходів щодо вікових обмежень у соціальних мережах.
Amazon Bedrock Knowledge Bases пропонує керований досвід RAG для точного пошуку відповідей з використанням корпоративних даних. Nippon Life India Asset Management Ltd. покращує точність RAG шляхом переписання запитів і переранжування відповідей.
Інвестиції Google, Amazon і Meta в інфраструктуру штучного інтелекту в розмірі мільярдів доларів викликають занепокоєння щодо впливу на навколишнє середовище та навантаження на ресурси. Ведучі TechScape обговорюють потенційні витрати для планети, творчих людей та енергетичної мережі.
ChatGPT впроваджує «режим навчання» для сприяння академічному використанню та боротьби із зловживанням штучним інтелектом в університетах. Користувачі можуть отримати доступ до покрокових академічних уроків за допомогою кнопки інструментів чат-бота.
Регуляризація L2 та згасання ваги є по суті еквівалентними в нейронних мережах, оскільки обидва обмежують вагу моделі, щоб запобігти перенавчанню. Наукові статті показують математику, що лежить в основі еквівалентності, на прикладах від класичних конструкцій ракетних кораблів до сучасних прототипів SpaceX.
MIT продемонстрував передові музичні технології на фестивалі «FUTURE PHASES», представивши нові твори для струнного оркестру та електроніки на ICMC. Твори Ziporyn, Egozy та Machover, а також вибрані композиції підкреслили відданість MIT розвитку музичних технологій.