Оптимізація AgentCore від Amazon Bedrock спрощує вдосконалення агентів за допомогою аналізу даних про роботу, A/B тестування та змін конфігурації. Оптимізатор системних підказок використовує дані про роботу агентів для покращення підказок, надаючи пояснення щодо рекомендованих змін.
Каталоги товарів часто не містять чітко структурованих атрибутів, що ускладнює пошук і навігацію. Налаштування моделей, таких як Qwen3-8B, за допомогою навчання з підкріпленням оптимізує точність та ефективність тегування для розширення каталогів на платформі Amazon SageMaker.
Amazon SageMaker AI представляє функцію "списки уподобань інстансів", яка дозволяє користувачам вказувати бажані варіанти графічних процесорів (GPU) для швидшого забезпечення ресурсів за запитом. Ця функція спрощує процес подання завдань, зменшує час очікування та підвищує ефективність використання ресурсів для розробки моделей штучного інтелекту.
Іен Бак обговорив питання ефективності роботи "фабрик штучного інтелекту" на конференції AI Infra Summit, оголосивши про співпрацю з Annapurna Labs та d-Matrix компанії Amazon. Платформа NVIDIA для комплексного забезпечення "фабрик штучного інтелекту" зосереджена на оптимізації продуктивності на ват і перевірених агентських токенів на мегават, а партнери, такі як Emerald AI та Pinterest, продем...
Штучний інтелект покращує регресійний аналіз на основі дерев рішень у Python, виявляючи вразливості коду та оптимізуючи продуктивність для великих наборів даних. Оновлена демонстрація показує структуру дерева з метриками точності, розкриваючи складний процес, що лежить в основі прогнозування.
AgentCore Identity спрощує процес прив'язки сесій для AI-агентів, які отримують доступ до GitHub та Slack, оптимізуючи керування авторизацією OAuth. Портал Consent автоматизує аутентифікацію користувачів, підключення провайдерів і зберігання токенів, покращуючи досвід розробників за допомогою таких інструментів, як Kiro та Visual Studio Code.
Дізнайтеся, як вибрати правильний підхід до використання генеративного штучного інтелекту на платформі AWS, від використання готових моделей до навчання власних. Уникайте дорогих помилок за допомогою структури прийняття рішень у 8 кроків, починаючи з найпростішого методу і поступово переходячи до складніших.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили метод, за допомогою якого моделі генеративного штучного інтелекту можуть відповідати суворим вимогам без втрати якості. Цей простий у використанні метод покращує безпеку критично важливих застосувань, забезпечуючи незмінні обмеження для кінцевих результатів.
Короткий огляд: Блог AWS про машинне навчання розповідає про те, як автоматизувати процес поповнення запасів у роздрібній торгівлі за допомогою базових моделей для прогнозування попиту. Рішення реалізується в чотири етапи на платформах Databricks та Amazon Quick, дозволяючи виявляти піки попиту, визначати постачальників і автоматично оформляти замовлення.
Моделі машинного навчання для регресії точно прогнозують значення, використовуючи такі метрики, як MSE, RMSE та R2. Mетрика R2 пояснює дисперсію без необхідності використання параметра близькості, але її інтерпретація може бути складною.
Компанія Perplexity представляє портативний комп'ютер для ПК з операційною системою Windows, що працює на графічних процесорах NVIDIA, що дозволяє локальну обробку конфіденційних даних та виконання багатоетапних завдань. Користувачі можуть безперешкодно інтегрувати локальний та хмарний штучний інтелект, спрощуючи складні завдання та підвищуючи продуктивність у різних галузях промисловості.
Компанія Atlas Building Composites, що виникла на базі Массачусетського технологічного інституту (MIT), використовує роботизоване виробництво з використанням штучного інтелекту для перетворення одноразового пластику в міцні будівельні матеріали. Компанія має на меті побудувати 1 мільярд будинків, водночас вирішуючи проблему забруднення пластиком шляхом переробки пляшок у будівельні матеріали.
Реалізація регресії з використанням градієнтного бустингу та алгоритму навчання "Blind Trees" не показала значного покращення порівняно зі стандартними підходами у прогнозуванні числових значень, незважаючи на потенційні переваги "Blind Trees" щодо швидкості та регуляризації. Експеримент підкреслює складність пояснення задач машинного навчання та важливість розуміння різних методів регресії в ц...
Система AI-GUIDE, розроблена лабораторією MIT Lincoln та медичною групою MGH, отримала нагороду FLC. Цей портативний пристрій покращує результати лікування як для військових медиків, так і для цивільних осіб, і має статус "Інноваційний медичний пристрій" від FDA.
Компанія AvioBook, що входить до групи Thales, революціонізує роботу авіакомпаній за допомогою рішення AvioBook Connect, яке скорочує час виконання робіт і дозволяє авіакомпаніям заощаджувати мільйони. Рішення AvioBook Connected Analytics використовує Amazon Bedrock AgentCore для надання інформації в режимі реального часу, перетворюючи дані на корисну інформацію для менеджерів та диспетчерів ав...