Anthropic Claude на Amazon Bedrock дозволяє тонко налаштовувати його для виконання конкретних завдань, пропонуючи переваги для підприємств, які шукають індивідуальні рішення зі штучного інтелекту. Точне налаштування Anthropic Claude 3 Haiku в Amazon Bedrock забезпечує покращену продуктивність зі зменшенням витрат і затримок, що дозволяє компаніям ефективно досягати конкретних цілей.
Microsoft відкликає місце спостерігача в раді OpenAI, що вплине на можливості Apple призначати керівників на тлі перевірки стартапів у сфері АІ. Найбільший спонсор ChatGPT вживає негайних заходів, сигналізуючи про зміни у відносинах між великими технологічними компаніями та стартапами у сфері ШІ.
Стаття "MEDUSA: Простий фреймворк для прискорення виведення LLM з декількома декодуючими головками" представляє спекулятивне декодування для прискорення великих мовних моделей, досягаючи 2-3-кратного прискорення на існуючому обладнанні. Додаючи до моделі кілька декодуючих головок, Medusa може передбачати кілька токенів за один прямий прохід, підвищуючи ефективність і якість обслуговування кліє...
Російська дезінформація про те, що дружина українського президента купила "Бугатті" на гроші гуманітарної допомоги, стала вірусною. Фейкова новина поширилася в пошукових системах X та Google з невідомого французького сайту.
Anthropic Claude 3.5 Sonnet очолює рейтинг S&P AI Benchmarks для фінансів, демонструючи його можливості у вирішенні бізнес-задач. Суворі оцінки Kensho усувають обмеження в оцінках LLM, допомагаючи користувачам фінансової індустрії приймати обґрунтовані рішення.
MusGConv представляє блок згортки графів, натхненний сприйняттям, для обробки даних нотної партитури, підвищуючи ефективність і продуктивність в задачах розуміння музики. Традиційні підходи MIR розширюються за допомогою MusGConv, який моделює музичні партитури у вигляді графів для відображення складних, багатовимірних музичних взаємозв'язків.
Здатність до просторового мислення у великих мовних моделях є недостатньою порівняно з людиною, але постачальники ШІ працюють над її вдосконаленням за допомогою спеціалізованого навчання. Тестування показує, що магістри з ШІ не справляються із завданнями на кшталт складання коробки в уяві, що свідчить про сучасний стан речей у сфері просторового мислення.
Amazon SageMaker представляє інструментарій оптимізації висновків для швидшої та економічно ефективнішої оптимізації генеративних моделей ШІ. Досягніть до 2 разів більшої продуктивності та скоротіть витрати на 50% за допомогою таких методів, як спекулятивне декодування та квантування.
LSTM, представлені в 1997 році, повертаються разом з xLSTM як потенційні конкуренти LLM у глибокому навчанні. Здатність запам'ятовувати і забувати інформацію через певні проміжки часу відрізняє LSTM від RNN, роблячи їх цінним інструментом у моделюванні мови.
15 школярів на південному заході Іспанії засуджені до умовного терміну за поширення фальшивих зображень однокласниць, згенерованих штучним інтелектом. Батьки повідомили про підроблені оголені фотографії, які поширювалися в WhatsApp, що викликало дебати про шкідливе використання технології глибоких фейків.
Delta Lake - це рівень абстракції над сховищем Parquet, який пропонує ACID-транзакції та Time Travel. Послідовність у Delta Lake забезпечується за допомогою журналів транзакцій Delta Transaction Logs, що вирішує проблеми незмінності та роз'єднання шарів.
SenseTime представляє SenseNova 5.5 на Всесвітній конференції зі штучного інтелекту, конкуруючи з OpenAI GPT-4o від Microsoft. Напруженість викликає ажіотаж на вітчизняні моделі ШІ в Китаї.
Stable Diffusion XL від Stability AI пропонує глибоке навчання за принципом "текст-зображення" для професійних зображень. Налаштуйте за допомогою спеціальних наборів даних для створення унікальних зображень.
Eviden, технологічний лідер у галузі цифрової трансформації, використовує AWS DeepRacer для практичного хмаро орієнтованого навчання по всьому світу. Eviden покращує управління подіями за допомогою AWS DeepRacer Event Manager, забезпечуючи безперебійну підтримку глобальних заходів та можливості проведення змагань на основі даних.
Найпростіший метод машинного навчання, класифікація за методом найближчого центроїда, прогнозує види пінгвінів на основі фізичних ознак. Незважаючи на обмеження, NCC легко інтерпретується і добре працює з невеликими наборами даних, що демонструється в демонстраційній програмі на JavaScript з використанням набору даних Penguin Dataset.