Проекти з науки про дані зараз націлені на виробництво, що вимагає високоякісного коду. UV, сучасний менеджер проектів на Python, спрощує управління залежностями, віртуальними середовищами та організацію проектів, стверджуючи, що він у 10-100 разів швидший за традиційні інструменти.
Data scientists можуть скористатися перевагами використання контейнерів для забезпечення стабільності та масштабованості моделей машинного навчання та конвеєрів даних. Контейнери є більш гнучкими, ніж віртуальні машини, оскільки використовують операційну систему хоста для більш швидкого, портативного та ресурсоефективного виконання.
Amazon запустив SageMaker HyperPod на Amazon EKS, що дозволяє ефективно розробляти генеративний ШІ за допомогою спільних прискорених обчислень. Адміністратори можуть керувати розподілом завдань, визначати пріоритети проектів та оптимізувати використання ресурсів для швидшого впровадження інновацій.
Фундаментальні моделі (ФМ) та генеративний ШІ змінюють такі фінансові установи, як NASDAQ та Державний банк Індії. AWS впроваджує автоматизовану перевірку логіки для прозорих, детермінованих застосувань ФМ у регульованих галузях.
Мультимодальність у штучному інтелекті змінює досвід користувачів. BLIP-2 від Salesforce покращує візуально-мовне узгодження для покращення завдань з міркування.
Зануртеся в розширені обчислення Time Intelligence в Power BI з акцентом на ефективність і продуктивність. Дізнайтеся, як обробляти екзотичні сценарії, такі як високосні роки та фінансовий тиждень з початку року, за допомогою функцій DAX і розширеної таблиці дат.
Чесність у ймовірнісних прогнозах є ключем до уникнення упереджених прогнозів. Лінійні правила підрахунку балів можуть стимулювати нечесність, що призводить до погано відкаліброваних машинних прогнозів. Книга Девіда Шпігельхальтера підкреслює важливість покарання за впевнені, але помилкові переконання для отримання неупереджених оцінок.
Кайя Скоделаріо блищить у п'єсі Бо Віллімона на тему штучного інтелекту в лондонському театрі «Гемпстед». Незважаючи на захопливий сюжет, постановці Еллен Макдугалл бракує напруги, і вона провалюється.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як будуються та навчаються великі мовні моделі (ВММ), демістифікуючи цей процес. Вивчіть попереднє навчання, токенізацію та навчання нейронних мереж у GPT4.
Компанія Ілона Маска xAI представила чат-бота Grok-3, який конкуруватиме з DeepSeek, OpenAI та Google Gemini у гонці озброєнь ШІ. «Максимально правдивий» бот Маска має на меті конкурувати з гігантами індустрії на тлі широкомасштабних проблем з впровадженням.
Formula 1® (F1) співпрацює з Amazon Web Services (AWS) для розробки рішення на основі штучного інтелекту для швидшого вирішення проблем під час прямих трансляцій, скорочуючи час сортування до 86%. Спеціально створений асистент аналізу першопричин (RCA) дає змогу інженерам знаходити та вирішувати критичні проблеми протягом 3 днів, підвищуючи операційну ефективність.
Платформа ReviveMed вимірює метаболіти, щоб зрозуміти фактори розвитку хвороби та реакцію на лікування, заповнюючи прогалину в аналізі даних про метаболіти. Компанія співпрацює з фармацевтичними гігантами і пропонує дослідникам безкоштовне програмне забезпечення, яке дозволяє отримувати інформацію з невикористаних даних про метаболіти.
SQLite спрощує генерацію розширеного пошуку для машинного навчання. Дізнайтеся, як використовувати розширення sqlite-vec та OpenAI API для ефективного пошуку.
Британський проект використовує дрони, виявлення космічних променів та штучний інтелект для прогнозування кліматичних критичних точок. Aria виділяє 81 млн фунтів стерлінгів командам, які шукають ранні сигнали кліматичних катастроф.
Сучасні моделі великих мов обробляють різноманітні дані подібно до семантичного центру людського мозку, вважають дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT). Отримані висновки можуть призвести до вдосконалення майбутніх моделей для роботи з різними мовами та завданнями.