Пояснення дифузійних моделей з ілюстраціями, з акцентом на те, як вони навчаються і генерують дані. Приклад використання glyffuser для генерації китайських гліфів з англійських визначень.
Сара Бірі застосовує комп'ютерний зір і машинне навчання для моніторингу міграції лосося, критично важливої для здоров'я екосистеми і культурного значення на північному заході Тихого океану. Точний підрахунок лосося необхідний для управління рибальством на тлі загроз, пов'язаних з діяльністю людини, втратою середовища існування та зміною клімату.
Неефективне обчислення метрик може збільшити витрати на навчання. TorchMetrics оптимізує збір метрик у PyTorch.
Дослідники з Лос-Аламоса перепрофілювали ШІ-модель Wav2Vec-2.0 від Meta для аналізу сейсмічних сигналів від гавайського вулкану Кілауеа. ШІ може відстежувати рух розломів у реальному часі, що є важливим кроком до розуміння поведінки землетрусів.
Новий канал новин Channel 1 показує сюжети зі сценарієм, написаним штучним інтелектом, 30-ма мовами, що становить загрозу для мейнстримних ЗМІ. The Guardian досліджує питання довіри та привабливості для аудиторії під час візиту до Лос-Анджелеса.
Технологічні компанії повинні звітувати про використання енергії та води, щоб запобігти шкоді навколишньому середовищу від розвитку штучного інтелекту, вважають експерти. NEPC закликає до обов'язкової звітності та вимог сталого розвитку для центрів обробки даних.
Aetion перетворює реальні дані на докази для осіб, які приймають рішення в галузі охорони здоров'я, використовуючи запити на природній мові та технологію Amazon Bedrock. Доказова платформа Aetion дозволяє користувачам створювати когорти та аналізувати результати, оптимізуючи клінічні випробування та дослідження безпеки ліків і методів лікування.
Економічна ефективність ШІ від Deepseek привертає увагу. Дізнайтеся про навчання з підкріпленням у великих мовних моделях, зосередившись на TRPO, PPO та GRPO. Вивчіть основи RL, використовуючи аналогію з лабіринтом, і як це застосовується в LLM для вдосконалення відповідей на основі людського зворотного зв'язку.
Популярна приказка «Яблуко в день - від лікаря подалі» була перевірена на реальних даних. Результати показують дуже слабку кореляцію, що спростовує міф.
В оновленому керівництві Alphabet знято заборону на використання ШІ для зброї та спостереження, що викликало етичні занепокоєння. Зміна оголошена перед невтішним звітом про прибутки.
Компанії використовують LLM для підвищення залученості клієнтів, але стикаються з проблемами, коли їм важко залишатися в курсі подій. Компанія AnyCompany Pet Supplies використовує NeMo Guardrails для асистента зі штучним інтелектом, потоків розмов та інтеграції даних, щоб покращити досвід клієнтів.
Фінансові установи використовують ШІ для зростання доходів і скорочення витрат, а звіт NVIDIA демонструє значне зростання рівня впровадження та майстерності ШІ. Генеративний ШІ підвищує рентабельність інвестицій у торгівлю, залучення клієнтів тощо, оскільки компанії долають бар'єри на шляху до успішного розгортання ШІ.
Trellix Wise на основі штучного інтелекту автоматизує розслідування загроз для команд безпеки, заощаджуючи час і розширюючи охоплення. Партнерство Trellix з Amazon Nova Micro забезпечує швидші висновки при значно менших витратах, оптимізуючи розслідування.
Запуск DeepSeek викликає шокові хвилі, побоювання щодо гонки озброєнь зі штучним інтелектом зростають. Порядок денний Паризького саміту зі штучного інтелекту, молоді уми діляться надіями і побоюваннями.
Графічні процесори NVIDIA GeForce RTX 5090 і 5080 на базі архітектури Blackwell забезпечують у 8 разів вищу частоту кадрів завдяки технології DLSS 4. Мікросервіси NVIDIA NIM і AI Blueprints для RTX забезпечують легкий доступ до генеративних моделей ШІ на ПК, прискорюючи розробку ШІ на різних платформах.