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.
Стармер натякає на «болючі» бюджетні скорочення, порівнюючи їх з провальною політикою Осборна. Закликає до Beveridge Mark 2, щоб відновити надію після 14 років розпачу.
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.
RAG поєднує в собі моделі пошуку та генерації для систем контролю якості. Автоматизуйте наскрізне розгортання RAG за допомогою AWS CDK та Amazon Bedrock.
Впровадження штучного інтелекту, як-от Amazon Q Developer, може підвищити продуктивність розробників на 30%. Amazon Q Business покращує роботу підприємства за допомогою генеративного ШІ.
Amazon Q Business пропонує інтерактивні чат-додатки, що використовують корпоративні дані, з коннектором Amazon Q Web Crawler для індексування вмісту веб-сайтів. Конектор автоматично оновлює та індексує веб-сторінки та вкладення, дозволяючи генерувати досвід штучного інтелекту на основі запитів користувачів.
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.
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.
Дізнайтеся, як можна використовувати моделювання Монте-Карло для створення висококваліфікованого штучного інтелекту для Connect Four. Дізнайтеся про історію та практичне застосування цього потужного інструменту науки про дані.
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.
Журналісти борються з репресіями Мадуро проти ЗМІ у Венесуелі за допомогою аватарів зі штучним інтелектом. Габріель Гарсія Маркес якось назвав журналістику «найкращою роботою у світі», але робити репортажі в сучасній Венесуелі стає дедалі складніше.
Міністерство освіти і науки надає спеціальний доступ ШІ до створення освітніх ресурсів, щоб зменшити навантаження на вчителів. Уряд інвестує 3 млн фунтів стерлінгів у розробку банку контенту для офіційного оцінювання та навчальних матеріалів.
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.
Шість методів імплікації відсутніх значень у наборах даних пояснюються наочно, підкреслюючи важливість знання предметної області. Розуміння типів і причин відсутності даних для вибору правильного методу інтерполяції для кращого аналізу.
Google DeepMind запускає проект Visualising AI, який досліджує методи RAG для підвищення точності пошуку. Переранжування результатів пошуку в векторних базах даних може підвищити продуктивність, а традиційні методи, такі як TF-IDF і BM25, дають цінну інформацію.