Вплив ChatGPT на університети ставиться під сумнів, але штучний інтелект виявився корисним для вищої освіти. Університети впроваджують штучний інтелект, щоб покращити досвід студентів і співробітників.
Деміс Хассабіс і Джон Джампер з DeepMind разом з Девідом Бейкером отримали Нобелівську премію за прогрес у вивченні структури білка. Їхня робота над ШІ-моделлю AlphaFold революціонізувала прогнозування структури білків.
Black Forest Labs представляє FLUX. 1 AI для генерації зображень, оптимізований для графічних процесорів GeForce RTX і NVIDIA RTX. FLUX. 1 вирізняється швидким відтворенням точної анатомії людини та розбірливого тексту всередині зображень, пропонуючи три варіанти для різних потреб користувачів.
Amazon Lookout for Metrics, сервіс для виявлення ML-аномалій від Amazon, припиняє підтримку 10 жовтня 2025 року. Клієнти можуть перейти на альтернативні сервіси AWS, такі як Amazon OpenSearch, CloudWatch, Redshift ML для виявлення аномалій.
Amazon Q Business - це асистент зі штучним інтелектом, який має понад 40 роз'ємів, включно зі Slack, для підвищення продуктивності та обміну знаннями. Інтеграція зі Slack забезпечує швидкий і безпечний доступ до цінних знань організації завдяки можливостям генеративного ШІ.
Google Colab, інтегрований з інструментами генеративного ШІ, спрощує програмування на Python. Вивчайте Python легко і без встановлення завдяки доступним функціям Google Colab.
Кешування підказок змінює правила гри, зменшуючи обчислювальні витрати та затримки в моделях, що базуються на увазі, таких як GPT. Google, Anthropic та OpenAI лідирують у цій галузі завдяки інноваційним методам кешування довгих підказок, що значно підвищує ефективність та зменшує витрати.
Прогнозування часових рядів має вирішальне значення для передбачення майбутніх значень, але стикається з такими проблемами, як сезонність і ручне налаштування. Amazon SageMaker AutoMLV2 спрощує процес завдяки автоматизації, від підготовки даних до розгортання моделі.
Реалізація логістичної регресії за допомогою JavaScript для прогнозування статі на основі віку, штату, доходу та політичних уподобань. Навчання з пакетним градієнтним спуском дає модель з точністю 75% на тестових даних.
Цифровий асистент зі штучним інтелектом на базі AWS спрощує залучення клієнтів банківських установ, автоматизуючи документообіг, перевірку особистих даних та забезпечуючи миттєву взаємодію з клієнтами. Такі проблеми, як ручні процеси, ризики безпеки та обмежений доступ, вирішуються за допомогою інноваційного рішення, що покращує клієнтський досвід та ефективність.
Попереднє навчання великих мовних моделей (LLM) за допомогою бібліотеки torchtitan прискорює моделі, подібні до Meta Llama 3, демонструючи підтримку FSDP2 і FP8. Amazon SageMaker Model Training скорочує час і витрати, пропонуючи високопродуктивну обчислювальну інфраструктуру ML.
Перехід від інженера-програміста до інженера машинного навчання в компаніях FAANG включає 7 ключових кроків, серед яких пошук мотивації, вивчення основ ML, нетворкінг та пошук своєї ніші в ландшафті ML. Розуміння своїх інтересів та стратегічне використання поточних навичок є важливими для успішного переходу.
Прискорені обчислення NVIDIA стимулюють енергоефективні інновації в галузі ШІ, значно знижуючи енергоспоживання та забезпечуючи роботу понад 4 000 додатків. Агентний ШІ трансформує індустрію, автоматизуючи складні завдання та прискорюючи інновації, а NVIDIA співпрацює над революційними проектами, такими як пошук ШІ в реальному часі для швидких радіопередач.
Дізнайтеся, як запускати Rust-код у браузері за допомогою WebAssembly, надаючи динамічним веб-сторінкам переваги конфіденційності. Дотримуйтесь дев'яти правил для перенесення коду на WASM у браузері, щоб забезпечити успішне впровадження та інтеграцію.
Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали Нобелівську премію 2024 року за створення штучних нейронних мереж, натхненних роботою мозку. Їхня робота революціонізувала можливості штучного інтелекту завдяки функціям зберігання пам'яті та навчання, що імітують людське пізнання.