Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують Diffusion Forcing - нову методику навчання, яка поєднує моделі дифузії наступного елемента та повної послідовності для гнучкої та надійної генерації послідовностей. Цей метод покращує прийняття рішень штучним інтелектом, підвищує якість відео та допомагає роботам у виконанні завдань, передбачаючи майбутні кроки з різним рівнем ш...
Технологічні барони наполягають на нових технологіях для вирішення кліматичної кризи, але рішення вже існують. Колишній генеральний директор Google виступає за використання штучного інтелекту замість кліматичних цілей, що викликає дебати про роль технологій у боротьбі зі зміною клімату.
Технологія Synthesia використовується для створення фейкових відеороликів, що пропагують авторитарні режими. На відео молодий чоловік підтримує диктатора Буркіна-Фасо після військового перевороту.
Лобісти ШІ чинять опір регулюванню через недовіру двопартійних виборців; губернатор Ньюсом виступає проти законопроекту SB1047, оскільки він виключає невеликі моделі ШІ, а натомість виступає за всеосяжне регулювання. Журналіст Гаррісон Лавлі ставить під сумнів це рішення, наголошуючи на необхідності належного нагляду в секторі ШІ.
Генеративний ШІ трансформує програмування, пропонуючи інтелектуальну допомогу та автоматизацію. AWS та SailPoint співпрацюють над створенням помічника для кодування з використанням технології Anthropic на Amazon Bedrock, щоб прискорити розробку роз'ємів SaaS. SailPoint спеціалізується на рішеннях для захисту корпоративної ідентичності, забезпечуючи правильний доступ до ресурсів у потрібний час.
Штучний інтелект і читці фейкових новин, які використовуються диктаторськими режимами для створення дезінформаційних відеороликів. Актор Ден Дьюхерст обговорює мимовільну участь у глибокому фейку для авторитарних режимів.
Фінансова корпорація Intact впроваджує рішення для поліпшення якості дзвінків на основі штучного інтелекту з використанням Amazon Transcribe, щоб обробляти на 1500% більше дзвінків, скоротити час роботи операторів на 10% та ефективно отримувати цінну інформацію про клієнтів. Можливості глибокого навчання та масштабованість Amazon Transcribe стали ключовими факторами в рішенні Intact, що дозвол...
Bria AI представляє вдосконалені моделі генерації зображень в Amazon SageMaker JumpStart. Bria 2.3, 2.2 HD та 2.3 Fast пропонують високоякісні візуальні матеріали для різних галузей, з опціями фотореалізму, високої чіткості та оптимізації швидкості.
Використовуючи генеративний ШІ та Amazon Bedrock, організації можуть спростити, прискорити та масштабувати оцінку міграції в хмару. Використовуючи агентів і бази знань Amazon Bedrock, програма-помічник з міграції швидко генерує плани, R-розміщення та кошторис витрат на міграцію AWS, що значно прискорює етап планування.
Google замовляє шість або сім невеликих ядерних реакторів у каліфорнійської компанії Kairos Power для живлення ШІ. Перший реактор має бути завершений до 2030 року.
Amazon SageMaker Ground Truth - це сервіс маркування даних від AWS для різних типів даних, що підтримує генеративний ШІ. Він пропонує опцію самообслуговування та SageMaker Ground Truth Plus для ефективного управління проектами.
Amazon SageMaker представляє SageMaker Core, Python SDK для управління життєвим циклом ML. Цей SDK спрощує завдання за допомогою об'єктно-орієнтованих інтерфейсів, замінюючи довгі словники JSON на більш інтуїтивно зрозумілі для розробників.
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.
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.
Вважається, що великі мовні моделі (ВММ) мають «емерджентні властивості», але визначення цього поняття варіюється. Дослідники НЛП сперечаються, чи є ці властивості вивченими або вродженими, що впливає на дослідження та суспільне сприйняття.