Навчіться створювати власні набори даних та завантажувачі даних у PyTorch для різних моделей. Зрозумієте різницю між наборами даних і завантажувачами даних, а також як застосовувати трансформації для попередньої обробки зображень.
MosaicML демократизує моделі штучного інтелекту, придбані компанією Databricks для створення високопродуктивного LLM DBRX з відкритим вихідним кодом. Співзасновник компанії Франкл підкреслює вплив спільноти та ефективний шлях розробки алгоритмів.
CDK Global, якій довіряють 15 000 дилерських центрів, зіткнулася з перебоями через кіберінцидент, в результаті чого дилери залишилися без доступу до основних послуг. Клієнти залишилися в невіданні, поки CDK намагається вирішити проблему, що впливає на процеси купівлі та продажу автомобілів.
Резюме: Спілкуйтеся із зацікавленими сторонами, щоб визначити цілі аналізу, узгодити очікування та розробити дослідницькі питання для ефективного аналізу дослідницьких даних. Визначте відомі та невідомі дані, щоб побудувати міцний фундамент для процесу аналізу.
Anthropic представляє Claude 3.5 Sonnet, передову мовну модель штучного інтелекту для роботи з текстом, аналізу даних та кодування. Вражаюча продуктивність перевершує GPT-4o та Gemini 1.5 Pro у ключових тестах, отримавши похвалу від незалежних дослідників.
NVIDIA AI Workbench спрощує розробку генеративного ШІ з додатками RAG, дозволяючи створювати індивідуальні моделі та безперешкодно співпрацювати. Цей безкоштовний інструмент спрощує налаштування та забезпечує легку спільну роботу на різних платформах для дослідників даних і розробників.
Amazon SageMaker JumpStart пропонує попередньо навчені моделі та функцію приватного хабу для гранульованого контролю доступу, що дає змогу адміністраторам підприємств централізувати артефакти моделей та забезпечувати дотримання правил управління. Адміністратори можуть створювати кілька приватних хабів зі спеціальними репозиторіями моделей, дозволяючи користувачам отримувати доступ до курованих...
Ерік Еванс отримав медаль Міністерства оборони за видатні заслуги перед суспільством за керівництво Лабораторією Лінкольна Массачусетського технологічного інституту та Науковою радою з питань оборони. Вплив Еванса на національну безпеку та оборонні інновації визнаний Міністерством оборони США.
Лондонський кінотеатр скасовує світову прем'єру фільму "Останній сценарист" зі сценарієм, створеним за допомогою штучного інтелекту, після негативної реакції. Кінотеатр принца Чарльза захищає своє рішення як "внесок у справу".
Колишній головний науковий співробітник OpenAI Ілля Суцкевер заснував компанію Safe Superintelligence, Inc. (SSI) для розробки передового ШІ, що перевершує людський інтелект. Суцкевер прагне здійснити революційний прорив з невеликою командою, до якої входять колишні співробітники OpenAI та інвестор з Apple.
Розблокуйте можливості генеративного ШІ в Slack за допомогою Amazon Bedrock, спростивши співпрацю та підвищивши продуктивність. Створіть безперебійний робочий процес за допомогою провідних моделей ШІ від таких компаній, як AI21 Labs і Meta, підвищуючи ефективність і креативність.
Apple відкладає запуск функцій штучного інтелекту в Європі через антимонопольні правила ЄС, але спочатку запустить їх у США. Дзеркальне відображення телефону, спільний доступ до екрану SharePlay, Apple Intelligence постраждали.
Клієнти AWS можуть захистити розробку ШІ, створивши екземпляри Amazon SageMaker у VPC з вимкненим доступом до Інтернету. Налаштування SageMaker для підключення до інших сервісів AWS за допомогою PrivateLink і груп безпеки підвищує безпеку.
Retrieval Augmented Generation (RAG) покращує великі мовні моделі шляхом включення зовнішніх джерел знань, покращуючи продуктивність у різних додатках. Виклики включають пошук релевантних знань, уникнення галюцинацій та ефективну інтеграцію компонентів пошуку та генерації. Оцінка RAG-додатків має вирішальне значення для забезпечення надійності, підвищення продуктивності та відповідального розг...
У статті "Регресія з використанням LightGBM" в Microsoft Visual Studio Magazine розглядається використання LightGBM для задач регресії. LightGBM, деревоподібна система з відкритим вихідним кодом, представлена у 2017 році, може обробляти багатокласову класифікацію, бінарну класифікацію, регресію та ранжування.