QuData
Octus трансформує кредитний аналіз за допомогою чат-бота CreditAI на основі штучного інтелекту, пропонуючи миттєву інформацію про тисячі компаній. Octus переніс CreditAI на Amazon Bedrock, підвищивши продуктивність і масштабованість, зберігаючи при цьому нульовий час простою.
Microsoft і Google представили нові моделі штучного інтелекту, що імітують світи відеоігор, а інструмент Muse від Microsoft обіцяє революціонізувати розробку ігор, дозволивши дизайнерам експериментувати зі згенерованими штучним інтелектом ігровими відеороликами, заснованими на реальних ігрових даних з Ninja Theory's Bleeding Edge.
Автономні цифрові помічники, такі як Operator від OpenAI, тепер можуть замовляти продукти для користувачів, але контроль має вирішальне значення. АІ-агент може переміщатися по веб-сайтах і виконувати завдання, пропонуючи новий рівень зручності та інтриги.
Боти зі штучним інтелектом допомагають користувачам у додатках для знайомств, фліртуючи, пишучи повідомлення та створюючи профілі. Експерти застерігають від надмірного покладання на штучний інтелект, оскільки це може зменшити людську автентичність у стосунках.
Аманда Гудолл закликає наступного лідера NHS Англії розширити можливості найкращих лікарів для покращення результатів охорони здоров'я. Клініки Майо та Клівленда досягли успіху під керівництвом лікарів, підкреслюючи переваги лідерства лікарів.
Amazon Web Services (AWS) запускає GraphRAG в Amazon Bedrock Knowledge Bases, покращуючи додатки генеративного ШІ за допомогою графічних даних для більш повних відповідей. GraphRAG автоматично створює графіки, щоб підвищити точність і релевантність діалогів ШІ, забезпечуючи більш корисну і надійну взаємодію.
Verisk є піонером генеративного штучного інтелекту в страхуванні завдяки Mozart, скорочуючи час прийняття змін з декількох днів до декількох хвилин за допомогою Amazon Bedrock. Компаньйон на основі ШІ порівнює юридичні документи, надаючи суттєві відмінності у зручному для сприйняття форматі.
Модний ентузіаст використовує штучний інтелект, щоб перетворити хаотичну шафу на кураторське вбрання за допомогою багатокрокових налаштувань GPT, створивши Pico Glitter. Модний радник на основі GPT допомагає керувати гардеробом, надаючи узгоджені пропозиції щодо вбрання на основі правил особистого стилю користувача та конкретних речей, якими він володіє.
Налаштування конвеєра навчання виявлення об'єктів за допомогою репозиторіїв Ultralytics, YOLOx, DAMO-YOLO, RT-DETR та D-FINE для реалізації моделі реального часу SoTA. Зосередьтеся на обробці наборів даних, доповненнях і перетвореннях для отримання оптимальних результатів.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту та NVIDIA розробили новий фреймворк, який дозволяє користувачам коригувати поведінку роботів у режимі реального часу без перенавчання. Цей інтуїтивно зрозумілий метод перевершує альтернативні на 21%, потенційно дозволяючи неспеціалістам керувати роботами, навченими на заводі, у виконанні домашніх завдань.
Теорія ігор досліджує дії гравців та ймовірності, вводячи змішані стратегії для більш складного аналізу. Рівновага Неша має вирішальне значення для оптимальних стратегій в іграх, що включають випадковість.
Удосконалена нейромережева архітектура CPTR поєднує кодер ViT з декодером Transformer для створення підписів до зображень, покращуючи попередні моделі. Модель CPTR використовує ViT для кодування зображень і Transformer для декодування підписів, що підвищує продуктивність підписів до зображень.
Генеративний ШІ революціонізує роздрібну торгівлю, покращуючи обслуговування клієнтів, оптимізуючи управління продуктами та стимулюючи персоналізований маркетинг завдяки адаптивній взаємодії та автоматизації. Ритейлери використовують цю технологію, щоб задовольнити потреби клієнтів, підвищити ефективність і залишатися конкурентоспроможними на цифровому ринку.
Тепер учасники GeForce NOW можуть полювати на монстрів у Monster Hunter Wilds і зануритися в приголомшливі пригоди Split Fiction. Насолоджуйтесь високопродуктивними іграми в хмарі з технологіями NVIDIA.
Технологічні компанії покладаються на машинне навчання для критично важливих додатків, але невиявлений дрейф моделі може призвести до фінансових втрат. Ефективний моніторинг моделей має вирішальне значення для раннього виявлення проблем і забезпечення стабільності та надійності моделей у виробництві.
