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

Оптимізація Poe від Quora за допомогою Amazon Bedrock

AWS Generative AI Innovation Center та Quora співпрацюють з метою оптимізації розгортання мультимодельних рішень за допомогою уніфікованої інфраструктури API-обгортки, що скорочує час розгортання та інженерні зусилля. Система Poe від Quora інтегрує понад 30 моделей Amazon Bedrock, демонструючи зручну для користувача платформу штучного інтелекту з різноманітними можливостями.

Революціонізуйте зміни вмісту ISO-рейтингу за допомогою Verisk та Amazon Bedrock

Rating Insights від Verisk, що працює на базі Amazon Bedrock та генеративної штучної інтелекту, оптимізує аналіз змін ISO ERC, покращуючи доступність для користувачів та оперативну ефективність. Проблеми ручного завантаження та неефективного пошуку даних вирішуються за допомогою діалогового інтерфейсу користувача, що скорочує час аналізу та покращує підтримку клієнтів.

Британські артисти об'єднуються для захисту напередодні візиту Трампа

Британські артисти, такі як Пол Маккартні, Кейт Буш та Елтон Джон, попереджають, що пропозиції Лейбористської партії щодо штучного інтелекту можуть призвести до крадіжки творів мистецтва. Вони закликають Кіра Стармера захистити права творців на тлі побоювань щодо використання компаніями, що займаються штучним інтелектом, матеріалів, захищених авторським правом, без згоди авторів.

Опанування ефективності ШІ: закони масштабування для навчання LLM

Дослідники з MIT та MIT-IBM Watson AI Lab розробили посібник з вибору невеликих моделей та оцінки законів масштабування для великих мовних моделей, оптимізуючи розподіл бюджету для надійних прогнозів продуктивності. Закони масштабування дозволяють приймати кращі рішення щодо попереднього навчання та демократизують цю галузь, даючи можливість дослідникам, які не мають великих ресурсів, розуміти...

Розрив у рівні добробуту збільшується: вплив штучного інтелекту на нерівність доходів

Масштабні прибутки Palantir у другому кварталі демонструють вплив штучного інтелекту на економіку, обіцяючи безпрецедентний ріст та ефективність. Революція штучного інтелекту, яку підтримують такі технологічні гіганти, як Palantir, має потенціал перетворити наш світ та стимулювати економічний прогрес.

Google інвестує 5 млрд фунтів стерлінгів у розвиток штучного інтелекту у Великобританії напередодні візиту Трампа

Google інвестує 5 млрд фунтів стерлінгів у Великобританію протягом 2 років у послуги штучного інтелекту, відкривши центр обробки даних у графстві Хартфордшир. Очікується, що це створить тисячі робочих місць і сприятиме розвитку британської економіки, — Рейчел Рівз.

Вбудовування GloVe для легкої подібності речень

Розчарований складними залежностями, автор спростив подібність речень за допомогою базової демонстрації Python з використанням вбудованих GloVe. Незважаючи на труднощі, демонстрація успішно порівняла речення, виявивши несподівані подібності на основі підрахунку слів.

Пропозиція Tech Bros: австралійська культура і демократія за 4300 доларів на рік? Ні, дякую.

Скотт Фаркухар з компанії Atlassian з рідкісною чесністю підкреслює вплив штучного інтелекту на Австралію. Думки мільярдера в футболці про вплив технологічної індустрії на країну викликають інтерес.

Величезний центр обробки даних Google в Ессексі: проблема викидів вуглецю

Новий «гіпермасштабний центр обробки даних» Google в Турроку, Ессекс, буде викидати понад 500 000 тонн CO2 щорічно. Цей величезний об'єкт стане ключовим гравцем у розширенні потужностей штучного інтелекту у Великобританії.

Покращення лінійної регресії за допомогою двосторонніх взаємодій у JavaScript

Лінійна регресія з двосторонніми взаємодіями може обробляти складні дані, забезпечуючи кращу інтерпретованість, ніж передові методи. Демонстрація з використанням даних, згенерованих нейронною мережею в середовищі node.js, продемонструвала високу точність.

Ефективна регресія ядра з JavaScript

Регресія з використанням ядра (KRR) прогнозує значення за допомогою функцій ядра для нелінійних даних. Ітеративна техніка, що використовує стохастичний градієнтний спуск, дозволяє ефективно навчати моделі KRR для великих наборів даних.

Поліпшення візуалізації здоров'я плода за допомогою машинного навчання

Програма Fetal SMPL Массачусетського технологічного інституту використовує машинне навчання для створення точних 3D-моделей плодів на основі результатів МРТ-сканування, що допомагає в діагностиці та вимірюванні. Цей інноваційний підхід демонструє багатообіцяючі результати в точному прогнозуванні розміру та положення плода, що потенційно може революціонізувати пренатальну допомогу.

Опанування візуалізації даних для машинного навчання

Торстен Клеппе ділиться експертними знаннями про сучасні методи візуалізації даних для систем машинного навчання у своєму PDF-документі. У статті детально розглядаються питання вибору кольорів, фонових ліній, непрозорості, розміру ліній та форми.

Революція в галузі управління персоналом завдяки msg.ProfileMap та Amazon Bedrock

msg пропонує ProfileMap, SaaS-рішення для управління навичками, яке допомагає відділам кадрів у плануванні робочої сили та підборі персоналу для проектів. Завдяки автоматизації гармонізації даних за допомогою Amazon Bedrock, msg підвищує точність, зменшує обсяг ручної роботи та забезпечує відповідність вимогам Закону ЄС про штучний інтелект та GDPR.