Розробник штучного інтелекту Ішан Ананд втиснув GPT-2 в Excel для легкого вивчення LLM. "Spreadsheets-are-all-you-need" пропонує практичне розуміння архітектури трансформаторів.
Традиційна обробка замовлень значною мірою покладається на ручні процеси, що створює проблеми з масштабуванням та ефективністю. Amazon Bedrock пропонує рішення на основі генеративного штучного інтелекту для обробки замовлень природною мовою, спрощуючи автоматизацію за допомогою сервісів AWS, таких як Amazon Lex і Lambda.
Вивчіть принципи будови мозку першого порядку для ШІ-помічників за допомогою агентів LLM та розширення пам'яті. Навчіться створювати агентів з нуля за допомогою Langsmith для покращення міркувань та продуктивності.
Робот-дзвінок, створений штучним інтелектом, який видавав себе за президента Байдена, закликав виборців штату Нью-Гемпшир не голосувати, що призвело до заборони в США на використання голосів, створених штучним інтелектом, у роботах-дзвінках. Експерти попереджають про безпрецедентну дезінформацію на виборах у 2024 році через вплив ШІ.
ЄС вимагає від Google, Facebook, X боротися з глибокими фейками задля безпеки виборів. Нові закони про штучний інтелект для боротьби з фейковим контентом - новаторський крок.
Побудуйте алгоритм k-середніх на Python з нуля, використовуючи бібліотеки numpy та pandas. Застосуйте його до реальної задачі семантичної сегментації супутникових знімків Аральського моря.
Стів Крамер і техаські компанії використовували штучний інтелект для створення фальшивого робота-дзвінка від імені Джо Байдена, який закликав демократів не голосувати на праймеріз у Нью-Гемпширі. Позов подано з метою відшкодування збитків та запобігання майбутнім діям, що висвітлюють небезпеку використання ШІ на виборах.
3D гаусівське розбризкування, новий метод синтезу нового вигляду, кидає виклик NeRF як домінуючій техніці представлення 3D-сцен. Цей метод використовує анізотропні гаусиани для відтворення чітких 3D-моделей у реальному часі, забезпечуючи унікальний підхід до представлення сцени та рендерингу зображень.
Генеративні програми штучного інтелекту, засновані на фундаментальних моделях, створюють бізнес-цінність у клієнтському досвіді та інноваціях. Виклики включають якість вихідних даних, конфіденційність даних і вартість, але такі рішення, як оперативне проектування і RAG, можуть допомогти організаціям використовувати можливості ШІ з AWS Bedrock.
Досягнення генеративного ШІ зробили революцію в інтелектуальних системах, дозволивши швидко розробити чат-бот для PGA TOUR. Результатом співпраці з AWS став прототип віртуального асистента з використанням Amazon Bedrock, який пропонує безперешкодну взаємодію з вболівальниками за допомогою вилучення даних та інтерактивних можливостей.
Менеджери, які займаються розробкою програмного забезпечення, стикаються з такими проблемами, як брак технічної експертизи, часові обмеження та ручна робота під час перегляду коду. Amazon Bedrock пропонує рішення з використанням інструментів штучного інтелекту та AWS для спрощення процесу перегляду та затвердження, що дозволяє ефективно впроваджувати зміни коду.
Штучний інтелект трансформує медицину: Лі Джонсон з Монтани використовує ШІ, щоб знайти відповіді на запитання про рак своєї дружини, а професор Регіна Барзілай з Массачусетсу розробляє систему для раннього виявлення раку.
Асистенти штучного інтелекту отримують доступ до приватних думок і бізнес-таємниць, а дослідники виявили вразливість у шифруванні OpenAI. Атака може розшифровувати відповіді з високою точністю, розкриваючи чутливі теми і потенційно ставлячи під загрозу конфіденційність.
Онлайн-ігри та соціальні спільноти використовують для спілкування голосові та текстові чати. Сервіси AWS, такі як Amazon Transcribe і Comprehend, пропонують рішення для модерації аудіочатів, балансуючи між простотою, затримкою, вартістю та гнучкістю. Зразок коду для виявлення токсичного контенту в аудіочаті доступний на GitHub.
Стаття про кластеризацію даних з використанням самоорганізаційної карти в C# для візуалізації та кластеризації даних. Порівнюється кластеризація SOM з методами k-середніх та DBSCAN. Демонстраційна програма використовує підмножину даних Penguin Dataset для кластерного аналізу.