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...
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.
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.
Альтернатива аналізу ринкового кошика для пошуку високоцінних шаблонів, що зосереджується на спільній присутності товарів у транзакціях для оптимізації стратегій у роздрібній торгівлі та маркетингу. Frequent Itemset Mining знаходить шаблони, обчислюючи підтримку, але обмеження включають неврахування кількості та релевантності товарів.
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.
Genomics England співпрацює з AWS для мультимодального машинного навчання з метою підвищення точності підтипів раку та прогнозування виживання. Нові фреймворки, такі як HEEC та HIPT, покращують аналіз геномних та візуалізаційних даних для дослідження раку.
LlamaIndex представляє Workflows для надійних, гнучких рішень зі штучного інтелекту. Оптимізуйте дослідницький процес за допомогою LlamaIndex Workflows для створення ефективних презентацій у PowerPoint із статей ArXiv.
Новий метод XPER виявляє драйвери метрик продуктивності, пропонуючи глибше розуміння роботи моделі ШІ та вирішуючи проблеми надмірного налаштування. XPER і SHAP відрізняються за своїми цілями, але XPER визначає характеристики, які найбільше впливають на продуктивність моделі.
Юваль Ноа Харарі критикує здатність машинного навчання маніпулювати правдою у своїй новій книзі «Нексус», висвітлюючи небезпеки штучного інтелекту. Він попереджає, що комп'ютери можуть маніпулювати людьми без застосування фізичної сили, що викликає занепокоєння щодо майбутнього впливу ШІ на суспільство.
Європейські користувачі можуть пропустити інтегрований штучний інтелект на пристроях Apple. Оновлення від Apple можуть виявитися лише поверхневими змінами. Інформаційний бюлетень TechScape досліджує теми після Алекса Херна, включаючи потенційну роль Ілона Маска в уряді, якщо його переоберуть на посаду президента США.
Нові агенти штучного інтелекту можуть виконувати завдання в таких додатках, як Amazon або Gmail, автономно, інтерактивно пишучи код і викликаючи API. Зараз завдання полягає в тому, щоб розробити і протестувати цих агентів кодування для виконання повсякденних цифрових завдань у різних додатках.
ШІ допомагає пацієнтам із СДУГ розставляти пріоритети в завданнях без суджень. Такі ШІ-додатки, як «slop», створюють цікавий сюрреалістичний контент у соціальних мережах, змішуючи Ісуса з креветками, а «Зоряні війни» з Кеном Лоучем.
Семантична фільтрація тегів представляє новий алгоритм, що поєднує семантичний пошук із системами фільтрації тегів. Традиційному пошуку за тегами бракує гнучкості, але цей новий підхід має на меті розширити результати, включивши в них неідеальні збіги.
BP співпрацює з Palantir, щоб використовувати ШІ для швидшого прийняття рішень інженерами, аналізуючи дані та надаючи рекомендації для висновків.
Використовуйте DPO з Amazon SageMaker для узгодження Meta Llama 3 8B Пристосуйте відповіді моделі до цінностей вашої організації. Підвищуйте корисність, чесність та зменшуйте упередженість моделі, використовуючи дані про людські вподобання для точного налаштування.