Індивідуальний моніторинг моделей за допомогою Amazon SageMaker має вирішальне значення для сценаріїв ШІ/МЛ у реальному часі. SageMaker Model Monitor пропонує розширені можливості для моніторингу якості моделей та обробки багатокористувацьких запитів, прискорюючи розробку індивідуального моніторингу моделей.
Стенфордська система штучного інтелекту STORM використовує LLM-агентів для складних дослідницьких завдань, перевершуючи традиційні методи. Опитування показало, що 70% редакторів Вікіпедії вважають STORM корисним для досліджень перед написанням статей.
Резюме: Стаття на тему міркувань LLM ставить під сумнів математичні можливості ШІ-моделей, виявляючи варіабельність продуктивності. Не всі моделі демонструють однакові результати, що вказує на потенційні проблеми забруднення даних і потребу в синтетичних даних.
Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили методику навчання універсальних роботів з використанням величезної кількості різноманітних джерел даних. Цей метод перевершив традиційні методи більш ніж на 20% в симуляціях і реальних експериментах, що свідчить про його перспективність для більш ефективного та результативного навчання роботів.
Анотація: Підхід GNN до прогнозування голосів і нот для гравіювання партитури вирішує проблему розділення нот на голоси і нотні знаки, що має вирішальне значення для створення зручних для читання нотних партитур. Система має на меті покращити читабельність транскрибованої музики, особливо складних фортепіанних творів, шляхом покращення розділення нот на ноти та голоси.
Міністри, які зіткнулися з негативною реакцією на ШІ, планують вилучати контент у видавців та митців. BBC серед противників навчання для технологічних компаній за замовчуванням.
Син сера Майкла Паркінсона поділився планами щодо створення цифрової копії інтерв'ю з новими зірками, щоб піти слідами свого батька в історії шоу-бізнесу. Репліка поверне чарівність і вплив класичних інтерв'ю, що знову зробить революцію на сцені ток-шоу.
Дитяча акторка Кейлін Хейман сміливо протистояла чоловікові, який використовував штучний інтелект для створення матеріалів із сексуальним насильством над дітьми на основі її фотографій в Instagram. Зловмисник націлився на неї та близько 40 інших дітей-акторів, у тому числі використовуючи її обличчя в порнографічних зображеннях.
Попередня обробка даних включає в себе такі методи, як інтерполяція пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.
Том Мессі співпрацює з Microsoft, щоб представити «розумний» сад Avanade на виставці квітів у Челсі у 2025 році. Відвідувачі можуть взаємодіяти з садом, оснащеним штучним інтелектом і датчиками, щоб отримувати дані про рослини та поради щодо садівництва.
Planview розробив помічника зі штучним інтелектом під назвою Planview Copilot, використовуючи Amazon Bedrock, який революціонізував взаємодію в управлінні проектами. Мультиагентна система дозволяє ефективно маршрутизувати завдання та персоналізувати досвід користувачів, підвищуючи продуктивність та швидкість прийняття рішень.
Великі мовні моделі (ВММ) є універсальними, вони здатні трансформувати створення контенту та пошукові системи. Доповнена генерація пошуку (RAG) оптимізує виведення LLM, посилаючись на зовнішні бази знань, підвищуючи релевантність і точність.
Індійські виробники та постачальники послуг використовують NVIDIA Omniverse для планування та автоматизації виробництва. Ola Electric та Reliance Industries використовують Omniverse для прискорення виходу на ринок та планування виробництва сонячних панелей, демонструючи потужність ШІ в обробній промисловості Індії.
Amazon Bedrock Agents використовують великі мовні моделі для створення динамічних бізнес-процесів з ітеративними циклами зворотного зв'язку. Вони прискорюють розробку генеративних додатків зі штучним інтелектом, оптимізують робочі процеси та зменшують витрати.