Amazon SageMaker Ground Truth - це сервіс маркування даних від AWS для різних типів даних, що підтримує генеративний ШІ. Він пропонує опцію самообслуговування та SageMaker Ground Truth Plus для ефективного управління проектами.
Amazon SageMaker представляє SageMaker Core, Python SDK для управління життєвим циклом ML. Цей SDK спрощує завдання за допомогою об'єктно-орієнтованих інтерфейсів, замінюючи довгі словники JSON на більш інтуїтивно зрозумілі для розробників.
Bria AI представляє вдосконалені моделі генерації зображень в Amazon SageMaker JumpStart. Bria 2.3, 2.2 HD та 2.3 Fast пропонують високоякісні візуальні матеріали для різних галузей, з опціями фотореалізму, високої чіткості та оптимізації швидкості.
Google замовляє шість або сім невеликих ядерних реакторів у каліфорнійської компанії Kairos Power для живлення ШІ. Перший реактор має бути завершений до 2030 року.
Агенти Amazon Bedrock Agents полегшують роботу генеративних додатків ШІ, організовуючи завдання, викликаючи API та застосовуючи ретельні засоби контролю доступу. Verified Permissions інтегрується з агентами, щоб забезпечити контекстно-орієнтований контроль доступу для безпечної роботи додатків.
Навчіться генерувати нові зображення з існуючих за допомогою моделей дифузії, як у SDEdit, що редагує зображення на основі текстових підказок. Ця техніка спрощує процес генерації та підвищує точність реконструкції зображень.
Лінійний дискримінантний аналіз (LDA) допомагає виявити критичні особливості даних у великих наборах даних, відрізняючи важливі ознаки від менш важливих. LDA - це керований метод, який зменшує розмірність і пояснює закономірності збоїв, що робить його ідеальним для аналізу промислових даних.
Florence-2 від Microsoft, компактна модель мови технічного зору, чудово справляється із завданнями анотування зображень з нульовим знімком. Попередньо навчена на FLD-5B, вона підтримує такі завдання, як створення підписів, виявлення об'єктів, сегментація та розпізнавання тексту в одній моделі.
Вважається, що великі мовні моделі (ВММ) мають «емерджентні властивості», але визначення цього поняття варіюється. Дослідники НЛП сперечаються, чи є ці властивості вивченими або вродженими, що впливає на дослідження та суспільне сприйняття.
Мертві тварини в Музеї зоології розповідатимуть історії за допомогою штучного інтелекту на телефонах відвідувачів. Американський тарган, дронтик залишається серед істот, що розмовляють протягом місяця.
Дізнайтеся, як перенести проекти Rust у середовище nostd для вбудованих пристроїв, долаючи унікальні проблеми та обмеження. Дотримуйтесь дев'яти правил для спрощення процесу, включаючи використання функцій Cargo та попередньо розподілених типів даних.
Клієнти використовують генеративний ШІ, як-от Amazon Bedrock, для різних сценаріїв використання. Векторні бази даних допомагають вирішувати проблеми та підвищувати ефективність додатків генеративного ШІ, забезпечуючи масштабовану обробку та пошук даних.
DER SPIEGEL розробляє систему рекомендацій новин, використовуючи змішаний підхід для оптимізації персоналізації контенту. Поєднуючи історичні дані про кліки з опитуваннями користувачів, вони прагнуть краще зрозуміти та спрогнозувати поведінку читачів для покращення рекомендацій.
Організації покладаються на хмарну інфраструктуру для підвищення ефективності. Асистент на основі штучного інтелекту автоматизує реагування на операційні події, покращуючи безперервність бізнесу.
Такі моделі ШІ, як ChatGPT, є повсюдними та корисними, але генеративний ШІ створює проблеми з дезінформацією та етичними проблемами. Ажіотаж навколо штучного інтелекту, прикладом якого є різке зростання акцій NVIDIA, викликає питання щодо його впливу на суспільство та потенційних ризиків.