Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Опанування управління витратами життєвого циклу ВК

Витрати на хмару впливають на бізнес-операції. Стратегія візуалізації та маркування в реальному часі необхідна для економічно ефективного використання та оптимізації хмарних технологій.

Успіх збору врожаю: Farming Simulator 25 на GeForce NOW

GeForce NOW представляє Farming Simulator 25 з новими можливостями вирощування рису та картою на азіатську тематику. Користувачі також отримують спеціальні нагороди за гру Throne and Liberty, що покращують їхній ігровий досвід.

Оптимізація автоматичної обробки пошкоджень за допомогою Amazon Bedrock

Рішення з використанням генеративного штучного інтелекту AWS, такого як Amazon Bedrock і OpenSearch, спрощує оцінку пошкоджень транспортних засобів для страховиків, ремонтних майстерень і менеджерів автопарків. Перетворюючи зображення і метадані в числові вектори, цей підхід спрощує процес і надає цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень в автомобільній промисловості.

Знайомство з антиутопією: Огляд найближчого майбутнього

У 2043 році лондонський театр Arcola представляє переплетені історії про кохання, зв'язок та штучний інтелект. Світовий додаток для знайомств на основі даних піднімає питання про алгоритми та людський зв'язок.

Відкрийте для себе Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker!

Stability AI випускає Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker JumpStart, пропонуючи потужні можливості перетворення тексту в зображення. Маючи 8,1 мільярда параметрів, модель дозволяє створювати високоякісні зображення для різних галузей, підвищуючи креативність та ефективність.

Побудова регресії дерева рішень на Python

Технічний фахівець реалізує систему регресії на основі дерева рішень на Python, відкривши новий трюк індексації від експериментального ШІ Google. Планує створити нерекурсивну версію через труднощі з налагодженням та модифікацією рекурсивного коду.

Удосконалення управління моделями за допомогою Amazon SageMaker

Amazon SageMaker тепер дозволяє користувачам реєструвати моделі ML за допомогою карток моделей, спрощуючи управління та прозорість для галузей з високими ставками. Інтеграція карток моделей з Реєстром моделей спрощує управління моделями та процеси їхнього затвердження, що сприяє кращому прийняттю рішень.

Революційний пошук зображень за допомогою Amazon Titan Embeddings

Технологія візуального пошуку в електронній комерції покращує пошук продуктів, дозволяючи користувачам шукати за допомогою зображень. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що підвищують точність пошуку та покращують користувацький досвід.

Оптимізація обробки багатомовного контенту за допомогою Amazon Bedrock та A2I

Світовий ринок ВПО стрімко зростає, а моделі Claude від Anthropic та Amazon A2I забезпечують надійні конвеєри обробки багатомовних документів, підвищуючи точність і якість вилученої інформації. Це рішення поєднує в собі штучний інтелект, безсерверну оркестровку та людський інтелект для ефективного вилучення, перевірки та зберігання багатомовного контенту.

Оптимізація ШІ: Кількісні вагові моделі

Розробники прагнуть зробити моделі ШІ більш доступними, зменшуючи високоточні ваги з плаваючою комою до низькоточних цілочисельних ваг. Квантування спрощує процес, відображаючи діапазони та демонструючи рівномірні кроки квантування цілих чисел.

Додаток NVIDIA зі штучним інтелектом підносить графічні процесори RTX

Додаток NVIDIA, який запускається сьогодні, пропонує користувачам GeForce RTX центр керування графічним процесором з можливостями штучного інтелекту та ексклюзивними додатками. NVIDIA RTX Remix та покращення відео зі штучним інтелектом - це лише деякі з функцій, включених у цю платформу-компаньйон, що змінює правила гри.

Дизайнерська дилема: перевертання сценарію

Лабораторія DeCoDE з Массачусетського технологічного інституту розширює межі машинобудування, поєднуючи машинне навчання та генеративний ШІ для підвищення точності проектування. Їхній проект Linkages демонструє у 28 разів вищу точність і в 20 разів швидші результати, ніж попередні методи, що свідчить про потенціал для ширшого застосування в інженерії.

Побудова k-NN регресії на Python

Реалізація регресії k-найближчих сусідів з нуля за допомогою Python на синтетичних даних, демонструючи точність прогнозування в межах 0,15. Валідація з модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для зіставлення результатів, що демонструє простоту та ефективність алгоритму.

Агенти Амазонки: Ваш ключ до персоналізованого маркетингу

Генеративний ШІ дозволяє ефективно створювати персоналізований маркетинговий контент, підвищуючи залученість і продажі. Агенти Amazon Bedrock Agents дають можливість маркетологам створювати персоналізовану рекламу з індивідуальним креативним контентом і цільовою сегментацією клієнтів.