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.
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.
NVIDIA очолює список TOP500 з 384 системами, 85% з яких використовують графічні процесори Hopper для прогнозування клімату та пошуку ліків. SC24 представляє cuPyNumeric для плавного масштабування та оновлення CUDA-Q для квантової симуляції, відзначаючи 20-ту річницю визнання NVIDIA.
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.
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.
В останньому документі NVIDIA представляє LLaMA-Mesh, що дозволяє генерувати 3D сітки за допомогою природної мови, без додавання нових токенів. У статті пояснюється, як LLM, такі як GPT4o, перетворюють текст в об'єктні файли, з квантуванням вершин для точності.
Джордан Рудесс дебютував як джембот зі штучним інтелектом в Массачусетському технологічному інституті, продемонструвавши унікальний дует з машиною під час живого концерту. Відома клавішниця співпрацює з дослідниками Массачусетського технологічного інституту, щоб дослідити «симбіотичну віртуозність» у створенні музики в реальному часі.
Йенс демістифікує стратегію роботи з даними, наголошуючи на важливості ефективної бізнес-стратегії для успішної монетизації даних та конкурентоспроможності в цифровому світі. Організації повинні інвестувати в розробку бізнес-стратегій, перш ніж приймати рішення, пов'язані з даними, в масштабах всієї організації.
Дослідники MIT CSAIL розробили LucidSim, використовуючи генеративні симулятори штучного інтелекту та фізики для навчання роботів у різноманітних віртуальних середовищах, подолавши розрив між симуляцією та реальністю у навчанні роботів. Ідея виникла за межами кембриджської таверни, що призвело до прориву у створенні роботів експертного рівня без реальних даних.
Влада США має намір зруйнувати монополію Google на ринку пошукових систем шляхом примусового продажу браузера Chrome, що свідчить про масштабне втручання в технологічну індустрію. Міністерство юстиції розглядає структурні заходи, щоб не дозволити Google використовувати свої продукти, в тому числі штучний інтелект і Android.
Реалізація регресії AdaBoost з нуля на Python, потім рефакторинг на C# з використанням k-найближчих сусідів замість дерев рішень. Алгоритм AdaBoost. Алгоритм R2 є модифікацією AdaBoost, і в Інтернеті можна знайти лише кілька робочих реалізацій на Python.
Шахраї клонують голоси таких знаменитостей, як Девід Аттенборо, Дженніфер Еністон та Опра Вінфрі. Технологічний прогрес у клонуванні голосів випереджає правові норми, дозволяючи створювати все більш реалістичні імітації.
Налаштування мовних моделей для спеціалізованих галузей має вирішальне значення через проблеми, з якими стикаються великі мовні моделі. Невеликі мовні моделі набувають популярності завдяки своїй ефективності та економічності в конкретних галузях, пропонуючи швидший час виведення та менші вимоги до ресурсів. AWS надає такі рішення, як Amazon Bedrock і Amazon SageMaker, для взаємодії з цими моде...
Створюйте автоматизовані відповіді на електронні листи за допомогою Amazon Bedrock, використовуючи штучний інтелект для оптимізації процесів і підвищення рівня задоволеності клієнтів. Рішення на основі штучного інтелекту долають проблеми ручної обробки, інтегруючи знання, API та безпеку для покращення підтримки електронної пошти.