Набір інструментів NVIDIA RTX AI Toolkit дозволяє розробникам точно налаштовувати моделі для підвищення продуктивності за допомогою LoRA, збільшуючи швидкість до 6 разів. Налаштування LLM за допомогою адаптерів LoRA дозволяє створювати індивідуальні результати, наприклад, генерувати діалоги в певних стилях або голосами одночасно для різних додатків.
Функції генеративного ШІ розширюються в програмному забезпеченні з Amazon Bedrock, пропонуючи високопродуктивні базові моделі від провідних AI-компаній, таких як AI21 Labs і Meta. Дізнайтеся, як впровадити ізоляцію орендарів за допомогою агентів Amazon Bedrock у багатокористувацькому середовищі для безпечних і відповідальних додатків ШІ.
Google і Тель-Авівський університет представляють GameNGen - модель штучного інтелекту, що імітує гру Doom, використовуючи техніку стабільної дифузії. Нейромережева система може революціонізувати синтез відеоігор у реальному часі, прогнозуючи та генеруючи графіку «на льоту».
Стармер натякає на «болючі» бюджетні скорочення, порівнюючи їх з провальною політикою Осборна. Закликає до Beveridge Mark 2, щоб відновити надію після 14 років розпачу.
AWS DeepRacer: Навчіться долати розрив між sim2real та реальністю, опанувавши фізичний трек. Зрозумійте, як датчик камери автомобіля використовує зображення у відтінках сірого для навігації на основі значень пікселів.
Nvidia, третя за вартістю компанія, збільшила дохід до $30,04 млрд завдяки зростанню попиту на штучний інтелект. Незважаючи на перевищення очікувань, акції компанії впали на 3% в позаурочний час.
Водопостачальна компанія на південному сході Англії вважає запропонований план скорочень «неінвестиційним». Polestar змінює генерального директора на колишнього боса Opel, наголошуючи на глобальній присутності та баченні електромобілів.
Впровадження штучного інтелекту, як-от Amazon Q Developer, може підвищити продуктивність розробників на 30%. Amazon Q Business покращує роботу підприємства за допомогою генеративного ШІ.
GPT-4o і LATS об'єднуються, щоб покращити процес прийняття рішень на рівні LLM, революціонізуючи розв'язання проблем завдяки розширеним можливостям міркувань. Алгоритми мета-генерації збільшують обчислювальні ресурси під час виведення, імітуючи когнітивні процеси вищого рівня для покращення продуктивності моделі.
RAG поєднує в собі моделі пошуку та генерації для систем контролю якості. Автоматизуйте наскрізне розгортання RAG за допомогою AWS CDK та Amazon Bedrock.
Найкращі LLM протестовані на структурований випуск: Google Gemini Pro, Anthropic Claude, OpenAI GPT. OpenAI лідирує завдяки прямій інтеграції для JSON. Anthropic вимагає «виклику інструментів», а Google Gemini є громіздким.
Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.
OSI роз'яснює поняття «ШІ з відкритим кодом», кидаючи виклик таким компаніям, як Meta, які маркують обмежені моделі як відкриті. Проєкт визначення підкреслює ключові свободи для дійсно відкритого ШІ.
Китайські хакери використовують нульовий день у Versa Director для зараження американських провайдерів шкідливим програмним забезпеченням для крадіжки облікових даних, отримання адміністративного контролю та компрометації клієнтів. Black Lotus Labs виявила постійні атаки з використанням спеціальної веб-оболонки VersaMem для перехоплення облікових даних перед хешуванням.
Автор розробив модель логістичної регресії на мові C#, використовуючи пакетне навчання та розпад ваги для прогнозування статі на основі різних факторів. Модель досягла 75% точності на тестових даних, демонструючи потужність пакетного навчання для покращення моделей прогнозування.