Мета - використання британських постів у Facebook та Instagram для навчання ШІ, нехтуючи законами ЄС про конфіденційність. Проблеми з ICO вирішені, але курс на зіткнення з ЄС залишається.
ШІ-генератор зображень Flux відтворює почерк, викликаючи етичні питання та емоційні зв'язки. Унікальний спосіб зберегти особисті спогади та вшанувати близьких.
Thomson Reuters використовує AI/ML для отримання інформації про клієнтів. Новаторські програми LLM пропонують індивідуальний підхід до клієнтів, але супроводжуються такими проблемами, як галюцинації та обмеженість у знаннях.
OpenAI представляє моделі штучного інтелекту Strawberry для вирішення складних завдань шляхом розбиття їх на логічні кроки. Ці моделі чудово справляються зі складними завданнями в науці, кодуванні та математиці.
Дослідники оскаржують думку про те, що докази рідко змінюють свідомість; ШІ може змінювати теорії змови.
Iron Mountain займається архівацією сховищ медіа-індустрії, виявивши, що 20% жорстких дисків 1990-х років не читаються. Музична індустрія стикається зі складними проблемами архівування на обертових дисках, що спонукало глобального директора Iron Mountain до дій.
Meta та Waymo представляють модель Transfusion, що поєднує трансформатор та дифузію для мультимодального прогнозування. Модель Transfusion використовує двонаправлену увагу трансформатора для маркерів зображень та завдання для попереднього навчання для тексту та зображень.
Вікіпедія шукає молодих редакторів для боротьби з домінуванням чат-ботів у поширенні знань. Зменшення популярності платформи загрожує її ролі як надійного джерела інформації.
Лідери індустрії фінансових послуг використовують дані та прискорені обчислення, щоб отримати конкурентну перевагу в таких сферах, як квантові дослідження та торгівля в режимі реального часу. Спеціалізовані прискорювачі, такі як графічні процесори, мають вирішальне значення для різних видів діяльності - від базової обробки даних до розробок у сфері штучного інтелекту, забезпечуючи швидші обчис...
TechOps передбачає управління ІТ-інфраструктурою та послугами. Рішення генеративного ШІ від AWS підвищують продуктивність, швидше вирішують проблеми та покращують якість обслуговування клієнтів. Генеративний ШІ допомагає в управлінні подіями, документуванні інцидентів та виявленні проблем, що повторюються в TechOps.
Дані часових рядів включають в себе закономірності з плином часу. Amazon Managed Service для Apache Flink пропонує виявлення аномалій у реальному часі для потокових даних.
MLOps автоматизує робочі процеси ML, а AWS пропонує рекомендації щодо оптимізації сталого розвитку, зниження витрат і вуглецевого сліду в робочих процесах ML. Ключові кроки включають підготовку даних, навчання моделей, налаштування та управління розгортанням. Оптимізуйте зберігання даних, безсерверну архітектуру та оберіть правильний тип сховища, щоб зменшити споживання енергії та викиди вуглецю.
Amazon Bedrock Agents дає розробникам можливість створювати інтелектуальні додатки зі штучним інтелектом, покращуючи взаємодію з користувачем за допомогою природної мови. Агенти поєднують великі мовні моделі з іншими інструментами для обробки складних запитів, трансформуючи спосіб нашої взаємодії зі штучним інтелектом.
Міжнародна письменницька організація розлютила спільноту, начебто підтримавши використання штучного інтелекту, що призвело до відставок. Суперечка навколо NaNoWriMo висвітлює дебати про ШІ у творчому письмі, викликаючи занепокоєння класицистів та аджендистів.
Фахівці з корпоративних даних часто задаються питанням «хто що робить» у програмах якості даних, підкреслюючи важливість виявлення, сортування, роздільної здатності та вимірювання в процесі, схожому на естафету. Об'єднання зусиль навколо цінних продуктів даних, таких як основні та похідні дані, є ключовим для сучасних команд з обробки даних у великих організаціях для забезпечення успіху в галу...