Видавці новин стикаються з проблемами у наданні персоналізованого контенту через короткий термін зберігання новинних статей. Amazon Bedrock поєднує текстові вставки з Amazon Personalize, щоб рекомендувати статті в режимі реального часу, покращуючи користувацький досвід та залученість.
Митці досліджують потенціал та ризики штучного інтелекту. Кейт Бланшетт жартує про секс-роботів у фейковому зверненні до ЄС 2023 року.
Стискаємо LLM в 10 разів без втрати продуктивності. Такі методи, як квантування, обрізання та дистиляція знань, роблять потужні моделі ML більш доступними.
Чат-бот Ed на базі штучного інтелекту мав зробити революцію в освіті, але швидко прогорів через фінансові труднощі. Габі Хінсліфф ставить під сумнів залежність уряду від ШІ у сфері державних послуг.
Новий закон інфодинаміки може зробити революцію в геномних дослідженнях, еволюційній біології та комп'ютерних технологіях. SLID показує, як складні системи обробляють інформацію, з наслідками для аналітичних моделей та еволюції вірусів.
Дерева рішень мають важливе значення в машинному навчанні, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі блок-схеми «якщо-тоді». Дізнайтеся, як працює цей алгоритм на прикладі побудови дерев на основі штучного набору даних з гольфу для прогнозування умов гри.
2024: Поява агентів нового покоління, таких як MultiOn, LangGraph та LlamaIndex Workflows. Агенти другого покоління пропонують структуровані шляхи для більш потужних можливостей, відходячи від невдалих агентів ReAct.
AWS DeepRacer League, перша автономна гоночна ліга на базі ML, завершує останній сезон. Учасники з усього світу відточують навички в дружніх змаганнях, використовуючи нове рішення AWS для постійних тренувань і спільних перегонів.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм для розв'язання нелінійних параболічних рівнянь у комп'ютерній графіці. Новий підхід спрощує складні задачі до трьох кроків для кращого аналізу форми.
Впровадження штучного інтелекту, як-от Amazon Q Developer, може підвищити продуктивність розробників на 30%. Amazon Q Business покращує роботу підприємства за допомогою генеративного ШІ.
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.
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.
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.
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.
Журналіст Guardian Майкл Сафі заглиблюється у вплив штучного інтелекту на суспільство, досліджуючи як небезпеки, так і перспективи. ШІ допомагає виявляти рак у Монтані та Массачусетсі, демонструючи потенціал для позитивних змін.