Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.
NVIDIA очолює список TOP500 з 384 системами, 85% з яких використовують графічні процесори Hopper для прогнозування клімату та пошуку ліків. SC24 представляє cuPyNumeric для плавного масштабування та оновлення CUDA-Q для квантової симуляції, відзначаючи 20-ту річницю визнання NVIDIA.
LangGraph і Tavily використовуються для створення дослідницького агента з LLM для узагальнення тексту. Система автономно генерує звіти та інтегрується з Google Docs для легкого редагування та організації.
Nvidia, виробник чіпів для штучного інтелекту, вражає інвесторів доходом у $35 млрд за останні квартальні результати, прогнозуючи зростання на 70% у майбутньому. Прибуток більш ніж подвоївся в порівнянні з попереднім роком, при цьому виручка зросла на 94% порівняно з минулим роком.
Робот-компаньйон Moflin зі штучним інтелектом від Casio будує стосунки, не потребуючи їжі чи лотка для сміття. Він коштує 300 фунтів стерлінгів і прагне заспокоїти або відштовхнути своїх власників.
Великі мовні моделі (ВММ) навчаються на великих текстових даних для розуміння природної мови. Оптимізація FP8 на екземплярах Amazon SageMaker P5 значно прискорює навчання, змінюючи ефективність і швидкість роботи моделі.
RAG використовує фільтрацію метаданих для покращення відповідей ШІ. Amazon Bedrock пропонує розширену фільтрацію метаданих для покращення генеративних додатків ШІ.
Побудова системи МД може оптимізувати ціноутворення, спрогнозувати майбутні доходи та покращити процес прийняття рішень за допомогою ELT, моделювання відтоку та інформаційних панелей. Розширені модулі можуть ще більше підвищити створення вартості, надаючи вашій компанії конкурентну перевагу.
Amazon Bedrock Guardrails забезпечує основу для управління та контролю в додатках генеративного ШІ, забезпечуючи дотримання нормативних та етичних стандартів. Впроваджуючи такі запобіжники, як фільтри контенту та захист конфіденційності, організації можуть захистити свій ШІ в майбутньому, зберігаючи при цьому відповідальні практики завдяки підходу до розробки, що базується на тестуванні.
Ноутбуки та ПК на базі генеративного ШІ рухають вперед розвиток ігор і створення контенту: на 100 мільйонах комп'ютерів GeForce RTX AI по всьому світу працюють понад 600 додатків та ігор для Windows зі штучним інтелектом на базі ШІ. NVIDIA та Microsoft на конференції Microsoft Ignite представили інструменти, які допоможуть розробникам оптимізувати додатки зі штучним інтелектом на ПК RTX AI, за...
В останньому документі NVIDIA представляє LLaMA-Mesh, що дозволяє генерувати 3D сітки за допомогою природної мови, без додавання нових токенів. У статті пояснюється, як LLM, такі як GPT4o, перетворюють текст в об'єктні файли, з квантуванням вершин для точності.
Шахраї клонують голоси таких знаменитостей, як Девід Аттенборо, Дженніфер Еністон та Опра Вінфрі. Технологічний прогрес у клонуванні голосів випереджає правові норми, дозволяючи створювати все більш реалістичні імітації.
Йенс демістифікує стратегію роботи з даними, наголошуючи на важливості ефективної бізнес-стратегії для успішної монетизації даних та конкурентоспроможності в цифровому світі. Організації повинні інвестувати в розробку бізнес-стратегій, перш ніж приймати рішення, пов'язані з даними, в масштабах всієї організації.
Налаштування мовних моделей для спеціалізованих галузей має вирішальне значення через проблеми, з якими стикаються великі мовні моделі. Невеликі мовні моделі набувають популярності завдяки своїй ефективності та економічності в конкретних галузях, пропонуючи швидший час виведення та менші вимоги до ресурсів. AWS надає такі рішення, як Amazon Bedrock і Amazon SageMaker, для взаємодії з цими моде...
Дослідники MIT CSAIL розробили LucidSim, використовуючи генеративні симулятори штучного інтелекту та фізики для навчання роботів у різноманітних віртуальних середовищах, подолавши розрив між симуляцією та реальністю у навчанні роботів. Ідея виникла за межами кембриджської таверни, що призвело до прориву у створенні роботів експертного рівня без реальних даних.