Бібліотека NVIDIA RAPIDS cuDF прискорює панди до 100 разів на апаратному забезпеченні RTX, покращуючи швидкість обробки даних для дослідників даних. Завдяки бібліотекам Python з GPU-прискоренням RAPIDS cuDF фахівці з даних тепер можуть використовувати свою улюблену кодову базу без втрати ефективності.
Марк Цукерберг представив окуляри доповненої реальності Orion, які проектують цифровий контент на реальний світ. Meta AI з голосом Джуді Денч, що знаменує перехід від традиційних пристроїв до «розумних» окулярів.
Моделі Llama 3.2 з можливостями машинного зору тепер доступні в Amazon SageMaker JumpStart і Amazon Bedrock, розширюючи їхні традиційні текстові додатки. Ці найсучасніші генеративні моделі ШІ пропонують покращену продуктивність, багатомовну підтримку та підходять для широкого спектру завдань, що базуються на зоровому аналізі.
Інженер з машинного навчання та кандидат наук провели специфічний для Нідерландів бенчмаркінг LLM, порівнюючи такі моделі, як o1-preview та GPT-4o, з реальними голландськими екзаменаційними питаннями. Дослідження підкреслює важливість перевірки моделей штучного інтелекту для голландськомовних завдань і пропонує цінну інформацію для компаній, націлених на голландський ринок.
Поширені запитання щодо тонкого налаштування LLM: Зрозумійте нюанси точного налаштування великих мовних моделей і коли це ефективно використовувати в проектах зі штучного інтелекту. Точне налаштування може знизити витрати на висновок і адаптувати результати моделювання за допомогою швидкого інжинірингу, але його ефективність залежить від сценарію використання та обсягу даних.
Blackstone Group профінансує центр обробки даних штучного інтелекту вартістю 10 мільярдів фунтів стерлінгів, який створить 4 000 робочих місць на північному сході Англії. Кейр Стармер оголосив про проект, підтриманий прихильником Дональда Трампа, що підвищує інвестиційну привабливість Великобританії.
Технічний директор OpenAI, Міра Мураті, покидає компанію після того, як очолила розробника ChatGPT. Причиною звільнення Мураті називає особисті пошуки.
Компанія Джастіна Гаррісона You, Only Virtual використовує штучний інтелект для відтворення померлих близьких за їхнім цифровим слідом. Індустрія «технологій скорботи» має на меті цифрову заміну того, що відійшло у вічність природним шляхом, що викликає питання про майбутнє людства.
Генеративний ШІ трансформує юридичні технології, автоматизуючи завдання за допомогою FM-технологій. Послуги AWS AI та ML вирішують проблеми безпеки та конфіденційності для юристів, які використовують генеративний ШІ.
DoorDash впровадив генеративний ШІ, щоб надати користувачам Dash голосовий сервіс самообслуговування з низькою затримкою, зменшивши допомогу живого агента. Рішення приймає сотні тисяч дзвінків на день, відповідаючи на питання за 2,5 секунди або менше, підвищуючи ефективність і довіру до можливостей самообслуговування DoorDash.
IRCAI, Zindi та AWS запустили конкурс «AI for Equity Challenge», присвячений питанням клімату, гендеру та охорони здоров'я. Глобальний конкурс має на меті розширити можливості організацій, які використовують ШІ на благо вразливих верств населення.
Стендап-комік Джон Мулані розкритикував працівників Salesforce, назвавши їх «неминуче замінними». Його сміливі коментарі стали вірусними в Інтернеті, викликавши похвалу за його гумористичний погляд на штучний інтелект і гарантії зайнятості.
Системи штучного інтелекту в охороні здоров'я можуть робити упереджені прогнози або галюцинувати неправдиву інформацію. Професори Массачусетського технологічного інституту та Бостонського університету пропонують запровадити етикетки відповідального використання, щоб зменшити потенційну шкоду та забезпечити прозорість систем штучного інтелекту, подібно до етикеток на рецептурних ліках, які вима...
Реалізація кластеризації k-середніх з еволюційним алгоритмом на C# з подальшим рефакторингом на Python. Результати показують успішну кластеризацію з WCSS 38.1440.
Karini AI пропонує зручну платформу GenAI для підприємств для створення та розгортання передових додатків генеративного ШІ, що виходять за рамки чат-ботів. Платформа без коду включає оцінку якості, оперативне управління та конвеєр прийому даних для ефективного розгортання та моніторингу, що призводить до покращення паралелізму та економії коштів.