Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Підвищення продуктивності: Mixtral 8x7B на Amazon SageMaker

AWS пропонує оптимізовані рішення для розгортання великих мовних моделей, таких як Mixtral 8x7B, використовуючи чипи AWS Inferentia та AWS Trainium для високопродуктивного виведення. Дізнайтеся, як розгорнути модель Mixtral на екземплярах AWS Inferentia2 для економічно ефективної генерації тексту.

Спілкування зі штучним інтелектом: поява чат-ботів-компаньйонів

Понад 100 мільйонів людей використовують персоніфікованих чат-ботів для різних цілей - від віртуальних «дружин» до підтримки психічного здоров'я. Чат-боти зі штучним інтелектом трансформують людський зв'язок, імітуючи людську взаємодію завдяки адаптивному навчанню та персоналізованим відповідям.

Оптимізація клінічних випробувань за допомогою Amazon Bedrock

Компанія Clario, лідер у галузі рішень для кінцевих даних для клінічних досліджень, модернізувала генерацію документів за допомогою сервісів штучного інтелекту AWS, щоб оптимізувати робочі процеси. Рішення автоматизує генерацію BRS, скорочуючи трудомісткі ручні завдання та мінімізуючи помилки в документації клінічних досліджень.

Техаські республіканці ставлять під загрозу плани Трампа щодо інфраструктури штучного інтелекту

Палата представників штату Техас, контрольована республіканцями, ухвалить закон, що встановлює обмеження для центрів обробки даних, що може затримати плани Трампа щодо інфраструктури штучного інтелекту. Спільне підприємство Stargate побудує 20 дата-центрів для обчислювальних потужностей ШІ, щоб підвищити конкурентоспроможність США проти Китаю.

План Nvidia щодо інфраструктури штучного інтелекту в США вартістю $500 млрд на тлі загрози тарифів на чіпи

Nvidia інвестує $500 млрд в інфраструктуру штучного інтелекту в США на тлі загроз Трампа щодо імпорту. Генеральний директор пообідав в Мар-а-Лаго.

Штучний інтелект документів Snowflake: всебічний огляд

Document AI, який пропонує Snowflake, поєднує в собі OCR та LLM для ефективного вилучення інформації з цифрових документів. Він з'єднує паперовий і цифровий світи, перетворюючи обробку даних на просту і зручну.

Покращення лінійної регресії в C# з двосторонньою взаємодією

Застосування лінійної регресії з двосторонніми взаємодіями значно підвищило точність прогнозування. Модель досягла 83% точності на навчальних даних і 80% на тестових даних, що свідчить про її ефективність.

Революційна трансформація робочих навантажень підприємства за допомогою агентів Amazon Bedrock

Генеративний ШІ, як-от Amazon Web Services (AWS), надає можливості перетворення тексту в SQL для ефективнішого дослідження даних. Реалізація в масштабі підприємства з розширеними інструментами обробки помилок підвищує ефективність запитів до бази даних.

Демістифікація стека ШІ

Створення веб-додатків з інтеграцією генеративного ШІ є складним завданням, але розбиття його на шари, такі як стек ШІ, може допомогти зорієнтуватися в цьому ландшафті. Такі компанії, як OpenAI, використовують різні рівні, співпрацюючи з Microsoft для створення інфраструктури та веб-скребків для даних, щоб забезпечити роботу таких додатків, як ChatGPT.

Революція в дизайні продуктів за допомогою штучного інтелекту та прискорених обчислень

nTop, заснована Бредлі Ротенбергом, пропонує дизайнерам швидкі інноваційні інструменти, використовуючи графічні процесори для паралельної обробки та штучного інтелекту. Компанія Ocado використала програмне забезпечення nTop для швидкого перепроектування своїх роботів, зменшивши їхню вагу на дві третини та заощадивши час і витрати.

Кунжутна промова: Модель штучного інтелекту, що революціонізує мову, схожу на людську

Sesame AI представляє модель Speech-to-Speech, що використовує джерела даних Moshi. Дізнайтеся про кодер Mimi та архітектуру з двома трансформаторами для генерації звуку.

Розкриваючи силу SHAP: Вимірювання важливості предиктора машинного навчання

Значення Шейплі вимірюють важливість предиктора в ML-моделях, оцінюючи його за допомогою інструменту SHAP у Python. Синтетичний аналіз даних дає уявлення про точність моделі та значущість змінних.