Фонд Герца присудив стипендії студентам Массачусетського технологічного інституту (MIT) — Анніці Маршнер, Альвіну К. Менгу, Закарі С. Сігелю та Метью Ванті — надавши їм п’ятирічну фінансову підтримку для проведення новаторських досліджень. Стипендіати отримують автономію та доступ до мережі, що налічує понад 1 300 стипендіатів, що сприяє спільним проривам у галузі науки та технологій.
Команда Google AI спільно з дослідниками DeepMind презентувала DiffusionGemma — модель для генерації тексту. Вона використовує метод дифузії тексту, що забезпечує в 4 рази швидшу паралельну генерацію на графічних процесорах. Ця модель з 26 мільярдами параметрів (MoE) підтримує понад 140 мов із контекстним вікном у 256 тисяч токенів.
Регресія RANSAC виявляє винятки в навчальних даних для отримання кращих результатів лінійної регресії. Демонстрація на наборі даних про діабет показує, що RANSAC демонструє гірші результати порівняно зі звичайною лінійною регресією.
Компанія Ferveret, заснована Резою Азізіаном і Маттео Буччі з Массачусетського технологічного інституту (MIT), революціонізує систему охолодження центрів обробки даних завдяки своїй безводяній енергоефективній системі. Їхнє рішення Adaptive Phase Cooling підвищує енергоефективність обчислювальних потужностей на 15% і дозволяє центрам обробки даних отримувати на 35% більше токенів від моделей ш...
Роботаксі стають реальністю завдяки безпілотним поїздкам у містах по всьому світу, зокрема завдяки співпраці таких компаній, як Uber та Autobrains у Мюнхені, Foxconn на Тайвані та VinFast у Південно-Східній Азії. Операційна система Halos від NVIDIA кардинально змінює рівень безпеки роботаксі завдяки сертифікованій базі ОС та стандартизованим інтерфейсам для транспортних засобів на базі штучног...
«Neuron Agentic Development» дає інженерам у галузі машинного навчання можливість писати оптимізовані ядра з урахуванням особливостей апаратного забезпечення без глибоких знань в архітектурі. Цей пакет містить інструменти для написання, налагодження, профілювання та аналізу ядер NKI на платформах AWS Trainium та AWS Inferentia.
Amazon Quick та New Relic оптимізують процес сортування інцидентів шляхом створення спеціального помічника-агента, що прискорює вирішення проблем та знижує ризики. Цей агент координує розслідування, аналіз першопричин та створення завдань за допомогою єдиного запиту, скорочуючи середній час вирішення проблеми.
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, дедалі частіше використовуються для споживання новин. Дослідження Массачусетського технологічного інституту (MIT) виявляє парадокс залежності від штучного інтелекту: без допомоги ШІ користувачі гірше розпізнають дезінформацію.
Фізична штучна інтелектуальна система переходить від етапу досліджень до промислового застосування, причому перед впровадженням роботи навчаються в високоточних симуляціях. Штучний інтелект Amazon SageMaker оптимізує обчислювальну інфраструктуру для навчання роботів методом підкріплення, забезпечуючи відмовостійкість за допомогою SageMaker HyperPod.
Дослідження, проведене компанією Perplexity спільно з Гарвардським університетом, показує, що штучний інтелект трансформує сферу інтелектуальної праці, підвищуючи ефективність та рівень впровадження. Згідно з результатами дослідження, автономна робота комп’ютера дозволяє заощадити час та підвищити рівень задоволеності користувачів порівняно з пошуковими системами.
Нова технологія оптимізує процес прийому первинних повідомлень про страхові випадки (FNOL) для страхових експертів, скорочуючи кількість рутинних завдань та підвищуючи ефективність роботи. Система «вільні руки» поєднує Strands Agents SDK та Amazon Bedrock для швидшої та точнішої обробки страхових випадків.
Розробники відмовляються від ноутбуків на користь Amazon Bedrock AgentCore Runtime, що забезпечує ізольовані середовища для ефективної роботи агентів-програмістів. Попрощайтеся з ризиками для безпеки та конфліктами завдяки виділеному робочому простору, справжній оболонці та безперебійній інтеграції з такими інструментами, як GitHub та Jira.
Адміністратори Amazon Quick стикаються з проблемами, пов’язаними з правами доступу та просторами імен. Розуміння ARN має вирішальне значення для успішного розгортання та безпеки ресурсів.
Тепер Amazon SageMaker AI підтримує обробку даних машинного навчання з використанням повністю гомоморфного шифрування (FHE), завдяки чому дані залишаються зашифрованими протягом усього процесу. Такий підхід забезпечує безпеку хмарних додатків машинного навчання в таких чутливих галузях, як охорона здоров’я, енергетика та телекомунікації.
AWS впроваджує функцію Cross-Region Inference (CRIS) у сервісі Amazon Bedrock, що дозволяє клієнтам розподіляти запити до генеративної ШІ між різними регіонами AWS, забезпечуючи необхідну пропускну здатність та безпеку. Профілі CRIS оптимізують пропускну здатність моделей, пропонуючи глобальні та європейські географічні зони, що дозволяє дотримуватися нормативних вимог та підвищити відмовостій...