Vodafone трансформується в TechCo до 2025 року, плануючи залучити 50% своєї робочої сили до розробки програмного забезпечення та надавати 60% цифрових послуг власними силами. Щоб підтримати цей перехід, Vodafone уклав партнерство з Accenture та AWS для створення хмарної платформи та взяв участь у конкурсі AWS DeepRacer, щоб покращити свої навички машинного навчання.
Розвиток технологій перетворення тексту в зображення на основі штучного інтелекту призвів до появи великої кількості зображень низької якості, що викликало скептицизм і дезорієнтацію. Однак з'явилося нове явище - перетворення тексту в САПР за допомогою ШІ, в якому лідирують такі великі гравці, як Autodesk, Google, OpenAI та NVIDIA.
Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT NeoX і Pythia, набувають все більшої популярності завдяки мільярдам параметрів і вражаючій продуктивності. Навчання цих моделей на AWS Trainium є економічно вигідним та ефективним завдяки таким оптимізаціям, як ротаційне позиційне вбудовування (ROPE) та техніка часткового обертання.
У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.
Розмовний ШІ розвинувся завдяки генеративному ШІ та великим мовним моделям, але йому бракує спеціалізованих знань для точних відповідей. Retrieval Augmented Generation (RAG) пов'язує загальні моделі з внутрішніми базами знань, що дозволяє створювати помічників ШІ, орієнтованих на конкретну галузь. Amazon Kendra і OpenSearch Service пропонують зрілі векторні пошукові рішення для реалізації RAG,...
Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.