Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили крихітну захищену терагерцову ідентифікаційну мітку для запобігання підробці, використовуючи металеві частинки в клеї для автентифікації. Модель машинного навчання виявляє підробку з точністю понад 99%.
OpenAI представляє Sora - революційну модель штучного інтелекту для перетворення тексту у відео, яка створює фотореалістичні HD-відео з письмових описів. За повідомленнями, вона перевершує існуючі моделі за точністю відтворення, що викликає ажіотаж серед технічних експертів та журналістів.
Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші моделі великих мов для генерації коду та підказок природною мовою. Code Llama поставляється в трьох варіантах і різних розмірах, навчений на мільярдах токенів, забезпечуючи стабільні покоління з до 100 000 токенів контексту. SageMaker JumpStart пропонує доступ до низки базових моделей, вк...
Google випустила Gemini Pro 1.5, нову мовну модель штучного інтелекту, яка використовує менше обчислювальних потужностей, але досягає такої ж якості, як і її попередниця Ultra 1.0. Це сталося всього через тиждень після запуску Ultra 1.0, яка була розрекламована як ключова функція передплаченого сервісу Google Gemini Advanced.
Виявлення прихованих дорогоцінних каменів: Оцінка систем RAG за допомогою тесту "голка в стозі сіна
Системи генерації з розширеним пошуком (RAG) мають вирішальне значення для реальних додатків, і тест "Голка в стозі сіна" оцінює їхню ефективність у визначенні конкретної інформації у великому масиві тексту. Відмінності в підказках і моделях можуть суттєво вплинути на результати, що підкреслює необхідність ретельної оцінки під час розробки та розгортання.
Розкладання матриць, включаючи QR і SVD, розбиває матриці на компоненти, але LQ розкладання є менш відомим типом, який є спеціальною формою QR, що застосовується до транспонування матриці. Демонстраційна програма на Python демонструє, як LQ-розклад можна використовувати для розв'язування особливих випадків лінійних рівнянь.
Amazon SageMaker Canvas надає безкодовий інтерфейс для експертів у галузі для створення потужної аналітики та моделей машинного навчання, вирішуючи дилему набору навичок у прийнятті рішень на основі даних. У цій статті демонструється, як SageMaker Canvas можна використовувати для виявлення аномалій у виробничій галузі, допомагаючи виявляти несправності або незвичні операції промислових машин.
Згідно з опитуванням NVIDIA, телекомунікаційна індустрія сприймає генеративний ШІ як проривну технологію, в яку інвестують 43% фахівців. Опитування також показало, що впровадження ШІ розглядається як джерело конкурентної переваги: 56% респондентів погодилися, що це важливо для майбутнього успіху їхньої компанії.
Sora від OpenAI представляє просторово-часові патчі для перетворення статичних зображень на динамічні відео, що революціонізує генерацію відео. Sora поєднує в собі архітектуру дифузії та трансформатора, що дозволяє перетворювати текст у відео, зображення у відео та відео у текст, серед інших можливостей.
Adobe об'єднується з NVIDIA, щоб надати творцям генеративний ШІ за допомогою Adobe Firefly, а також представляє нові функції, такі як інструмент Enhance Speech з підтримкою ШІ в Adobe Premiere Pro. Естебан Торо (Esteban Toro), художник з NVIDIA Studio, використовує можливості ШІ в Adobe Photoshop і Lightroom для створення емоційно зворушливих кінематографічних портретів.
Nvidia випустила Chat With RTX, персоналізованого чат-бота зі штучним інтелектом, який працює на ПК з відеокартами Nvidia RTX, використовуючи відкриті LLM Mistral або Llama для пошуку та відповідей на запитання про локальні файли. Таке налаштування дозволяє спілкуватися з ШІ-моделлю, використовуючи локальні файли як набір даних, надаючи швидкі та контекстно-релевантні відповіді.
Рішення на основі генеративного ШІ революціонізують галузі завдяки розумінню природної мови, автоматизації процесів та покращенню якості обслуговування клієнтів. Amazon Bedrock пропонує комплексну платформу для персоналізованих додатків генеративного штучного інтелекту, що використовує методи швидкого інжинірингу для оптимізації вхідних даних користувача та підвищення ефективності.
У цій статті обговорюється важливість високоякісних даних і зменшення помилок маркування в моделях оцінки пози. Вона демонструє, як спеціальний робочий процес маркування в Amazon SageMaker Ground Truth може впорядкувати процес маркування і мінімізувати помилки, що в кінцевому підсумку зменшує витрати на отримання точних міток поз.
У цій статті досліджується проблема неспостережуваного змішування в обсерваційних дослідженнях і важливість аналізу чутливості. У ній представлено простий лінійний метод для оцінки впливу неспостережуваних конфайнджерів на оцінки. Результати підкреслюють потенційну похибку модельних оцінок і необхідність враховувати неспостережувані перешкоди при інтерпретації результатів.
У статті обговорюється реалізація оберненої до матриці функції за допомогою алгоритму LUP, з акцентом на видаленні вкладених допоміжних функцій для підвищення ефективності. Також згадуються цікаві компроміси між використанням вкладених функцій та прямого коду.