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

Революція в завданнях візуалізації з Florence-2

Florence-2 від Microsoft, компактна модель мови технічного зору, чудово справляється із завданнями анотування зображень з нульовим знімком. Попередньо навчена на FLD-5B, вона підтримує такі завдання, як створення підписів, виявлення об'єктів, сегментація та розпізнавання тексту в одній моделі.

Розкриття потенціалу АМР

Лінійний дискримінантний аналіз (LDA) допомагає виявити критичні особливості даних у великих наборах даних, відрізняючи важливі ознаки від менш важливих. LDA - це керований метод, який зменшує розмірність і пояснює закономірності збоїв, що робить його ідеальним для аналізу промислових даних.

Захистіть робочі процеси штучного інтелекту за допомогою перевірених Amazon дозволів

Агенти Amazon Bedrock Agents полегшують роботу генеративних додатків ШІ, організовуючи завдання, викликаючи API та застосовуючи ретельні засоби контролю доступу. Verified Permissions інтегрується з агентами, щоб забезпечити контекстно-орієнтований контроль доступу для безпечної роботи додатків.

Воскрешаючи голоси тварин: Виставка штучного інтелекту в Кембриджі

Мертві тварини в Музеї зоології розповідатимуть історії за допомогою штучного інтелекту на телефонах відвідувачів. Американський тарган, дронтик залишається серед істот, що розмовляють протягом місяця.

Освоєння Rust на вбудованих системах: 9 правил, яких слід дотримуватися

Дізнайтеся, як перенести проекти Rust у середовище nostd для вбудованих пристроїв, долаючи унікальні проблеми та обмеження. Дотримуйтесь дев'яти правил для спрощення процесу, включаючи використання функцій Cargo та попередньо розподілених типів даних.

Покращення рекомендацій новин: Оцінка змішаними методами

DER SPIEGEL розробляє систему рекомендацій новин, використовуючи змішаний підхід для оптимізації персоналізації контенту. Поєднуючи історичні дані про кліки з опитуваннями користувачів, вони прагнуть краще зрозуміти та спрогнозувати поведінку читачів для покращення рекомендацій.

Хмарне здоров'я на базі штучного інтелекту: Максимізація продуктивності

Організації покладаються на хмарну інфраструктуру для підвищення ефективності. Асистент на основі штучного інтелекту автоматизує реагування на операційні події, покращуючи безперервність бізнесу.

Розвінчання хайпу про штучний інтелект

Такі моделі ШІ, як ChatGPT, є повсюдними та корисними, але генеративний ШІ створює проблеми з дезінформацією та етичними проблемами. Ажіотаж навколо штучного інтелекту, прикладом якого є різке зростання акцій NVIDIA, викликає питання щодо його впливу на суспільство та потенційних ризиків.

Забезпечення безпечного автономного водіння: Висновки панелі NVIDIA AI Summit

Експерти галузі на NVIDIA AI Summit обговорили безпеку AV, правила та технологічні досягнення, підкресливши важливість підвищення безпеки дорожнього руху за допомогою безперервних циклів розробки та нових інструментів симуляції. Партнерство MITRE з компанією Mcity для створення віртуальної платформи валідації AV з використанням API NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX стало ключовим моментом заходу.

Дослідження баз знань Amazon Bedrock: Занурення у сховища векторних даних

Клієнти використовують генеративний ШІ, як-от Amazon Bedrock, для різних сценаріїв використання. Векторні бази даних допомагають вирішувати проблеми та підвищувати ефективність додатків генеративного ШІ, забезпечуючи масштабовану обробку та пошук даних.

Освоїти k-NN класифікацію за допомогою C#

Короткий зміст статті: Реалізація k-NN класифікації за допомогою C# в Microsoft MSDN Magazine демонструє простоту та інтерпретованість методу k-найближчих сусідів. Незважаючи на чутливість до навчальних даних, він пропонує просту реалізацію та вражаючу точність результатів.

Підвищення ефективності телекомунікаційних запитань та відповідей за допомогою моделей Клода від Anthropic

SK Telecom співпрацює з AWS GenAIIC, щоб налаштувати моделі Anthropic Claude для специфічних телекомунікаційних запитань і відповідей, використовуючи Amazon Bedrock, підвищуючи точність і обґрунтованість знань. Партнерство має на меті надавати стислі відповіді, правильно посилатися на посилання та підтримувати бажаний тон і стиль SKT у відповідях, використовуючи кастомізацію моделі та синтетич...

Швидше розбиття на розділи з циклічним алгоритмом розбиття

Нова схема «циклічного розбиття» мінімізує перестановки значень для ефективних алгоритмів розбиття послідовностей. Експериментальне порівняння зі схемою Хоара у наступних розділах.