Google замовляє шість або сім невеликих ядерних реакторів у каліфорнійської компанії Kairos Power для живлення ШІ. Перший реактор має бути завершений до 2030 року.
Використовуючи генеративний ШІ та Amazon Bedrock, організації можуть спростити, прискорити та масштабувати оцінку міграції в хмару. Використовуючи агентів і бази знань Amazon Bedrock, програма-помічник з міграції швидко генерує плани, R-розміщення та кошторис витрат на міграцію AWS, що значно прискорює етап планування.
Amazon SageMaker представляє SageMaker Core, Python SDK для управління життєвим циклом ML. Цей SDK спрощує завдання за допомогою об'єктно-орієнтованих інтерфейсів, замінюючи довгі словники JSON на більш інтуїтивно зрозумілі для розробників.
Amazon SageMaker Ground Truth - це сервіс маркування даних від AWS для різних типів даних, що підтримує генеративний ШІ. Він пропонує опцію самообслуговування та SageMaker Ground Truth Plus для ефективного управління проектами.
Вважається, що великі мовні моделі (ВММ) мають «емерджентні властивості», але визначення цього поняття варіюється. Дослідники НЛП сперечаються, чи є ці властивості вивченими або вродженими, що впливає на дослідження і суспільне сприйняття.
Florence-2 від Microsoft, компактна модель мови технічного зору, чудово справляється із завданнями анотування зображень з нульовим знімком. Попередньо навчена на FLD-5B, вона підтримує такі завдання, як створення підписів, виявлення об'єктів, сегментація та розпізнавання тексту в одній моделі.
Агенти Amazon Bedrock Agents дають змогу додаткам зі штучним інтелектом керувати завданнями в різних системах. Клієнти можуть використовувати Перевірені дозволи для детального контролю доступу в робочих процесах додатків.
Навчіться генерувати нові зображення з існуючих за допомогою моделей дифузії, як у SDEdit, що редагує зображення на основі текстових підказок. Ця техніка спрощує процес генерації та підвищує точність реконструкції зображень.
Лінійний дискримінантний аналіз (LDA) допомагає виявити критичні особливості даних у великих наборах даних, відрізняючи важливі ознаки від менш важливих. LDA - це керований метод, який зменшує розмірність і пояснює закономірності збоїв, що робить його ідеальним для аналізу промислових даних.
Дізнайтеся, як перенести проекти Rust у середовище nostd для вбудованих пристроїв, долаючи унікальні проблеми та обмеження. Дотримуйтесь дев'яти правил для спрощення процесу, включаючи використання функцій Cargo та попередньо розподілених типів даних.
Мертві тварини в Музеї зоології тепер можуть ділитися своїми історіями через телефони відвідувачів. Штучний інтелект оживляє такі експонати, як дронта та фінвала, на місяць.
DER SPIEGEL розробляє систему рекомендацій новин, використовуючи змішаний підхід для оптимізації персоналізації контенту. Поєднуючи історичні дані про кліки з опитуваннями користувачів, вони прагнуть краще зрозуміти та спрогнозувати поведінку читачів для покращення рекомендацій.
Клієнти використовують генеративний ШІ, як-от Amazon Bedrock, для різних сценаріїв використання. Векторні бази даних допомагають вирішувати проблеми та підвищувати ефективність додатків генеративного ШІ, забезпечуючи масштабовану обробку та пошук даних.
Директор ASIO Майк Берджесс попереджає про радикалізацію соціальних мереж, штучний інтелект посилює екстремізм. Соціальні медіа: «золота жила і вигрібна яма», що підживлює екстремізм у всьому світі.
Експерти галузі на NVIDIA AI Summit обговорили безпеку AV, правила та технологічні досягнення, підкресливши важливість підвищення безпеки дорожнього руху за допомогою безперервних циклів розробки та нових інструментів симуляції. Партнерство MITRE з компанією Mcity для створення віртуальної платформи валідації AV з використанням API NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX стало ключовим моментом заходу.