Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Ісус Христос: Майбутнє віри?

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.

Цифрові двійники зі штучним інтелектом покращують моніторинг міських дерев

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.

Оптимізуйте мовні моделі за допомогою автопілота SageMaker

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.

Nvidia: нестримне зростання виробництва АІ-чіпів

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.

Дослідницький агент для написання документів Google Docs (частина 1)

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.

Підвищення рівня підготовки LLM за допомогою FP8 на Amazon SageMaker

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.

Домашні тварини зі штучним інтелектом: Пухнаста заміна?

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.

Заряджений: NVIDIA сприяє глобальним науковим проривам

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.

Опановуємо управління клієнтами на основі даних

Побудова системи МД може оптимізувати ціноутворення, спрогнозувати майбутні доходи та покращити процес прийняття рішень за допомогою ELT, моделювання відтоку та інформаційних панелей. Розширені модулі можуть ще більше підвищити створення вартості, надаючи вашій компанії конкурентну перевагу.

Революція в розробці штучного інтелекту з Microsoft і NVIDIA

Ноутбуки та ПК на базі генеративного ШІ рухають вперед розвиток ігор і створення контенту: на 100 мільйонах комп'ютерів GeForce RTX AI по всьому світу працюють понад 600 додатків та ігор для Windows зі штучним інтелектом на базі ШІ. NVIDIA та Microsoft на конференції Microsoft Ignite представили інструменти, які допоможуть розробникам оптимізувати додатки зі штучним інтелектом на ПК RTX AI, за...

Оптимізуйте керування завданнями за допомогою Amazon Bedrock Automation

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.

Підвищення ефективності регресії за допомогою AdaBoost та k-NN слабких учнів

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.

Забігаючи наперед: Дилема даних та штучного інтелекту

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.