У контексті безпеки, використання AI-агентів стає все більш поширеним, що викликає питання щодо того, як забезпечити належний контроль з боку людини. Лише наявність дозволів не гарантує необхідної обґрунтованості для кожного здійсненого дій. Повторні схвалення рутинних завдань можуть призвести до зниження уваги та порушення правил безпеки. Amazon Quick's Smart Approvals вирішує цю проблему, пер...
У цій статті ми розглянемо, як компанія Indegene, стратегічний партнер для індустрії біотехнологій, створила агент інтелектуальної обробки даних (LLM) у межах своєї єдиної платформи обробки даних NEXT на AWS. Цей агент генерує правила забезпечення якості даних, що враховують контекст, перевіряє їх і створює готові до використання кодові фрагменти SQL та Python, використовуючи централізовану сис...
У сучасному цифровому світі, створення професійної репутації в Інтернеті є надзвичайно важливим для амбітних фахівців. Добре продуманий онлайн-образ може відкрити можливості та допомогти виділитися у своїй галузі. Платформа Norton Revamp, що використовує генеративний штучний інтелект для управління професійною репутацією, вирішує цю проблему, надаючи користувачам інформацію в режимі реального ч...
Amazon Quick – це рішення, яке дозволяє організаціям об'єднувати та аналізувати як структуровані дані з баз даних і електронних таблиць, так і неструктуровані дані з документів і звітів в єдиному інтерфейсі. Це досягається за допомогою бази знань для неструктурованих даних, що зберігаються в Amazon S3, та розширених наборів даних для структурованих даних. Обидва типи даних можна запитувати чере...
Штучний інтелект, що підтримує діалог, включаючи інтерфейси на основі голосового введення, революціонізує взаємодію між людиною та технологіями, і широко використовується в таких сферах, як контакт-центри, телемедицина, ігри та забезпечення доступності. Забезпечення природного звучання голосу з мінімальною затримкою є критично важливим для підтримки безперервності діалогу та побудови довіри. Мо...
Виробництво напівпровідників стає все більш складним, з дедалі меншими допусками на помилки. Інженерам необхідно точно прогнозувати поведінку процесів, взаємодію матеріалів та причини дефектів для оптимізації виробництва та мінімізації фізичних випробувань. Штучний інтелект трансформує виробництво напівпровідників завдяки прискореним обчисленням, штучному інтелекту, заснованому на фізиці, та ци...
У цій архітектурі, додаток агента штучного інтелекту взаємодіє з корпоративними API за допомогою Amazon Bedrock AgentCore та Microsoft Entra ID. Метою є підтримка ідентичності користувача протягом усього ланцюжка запитів. Gateway AgentCore, компонент AgentCore, забезпечує обмін токенами від імені (OBO) з Microsoft Entra ID. Агент штучного інтелекту аутентифікується через шлюз за допомогою JSON ...
Регіна Барзілай та Джеймс Коллінз з Массачусетського технологічного інституту отримали премію Прітцкера 2026 року за їхню новаторську роботу у сфері використання штучного інтелекту для відкриття антибіотиків. Їхня співпраця, що поєднує глибоке навчання, біоінженерію та експериментальну перевірку, призвела до відкриття галіцину в 2020 році – першого антибіотика широкого спектру дії, виявленого з...
У компанії Circle K, глобальному роздрібному мережі магазинів товарів повсякденного попиту та заправних станцій, велика кількість сповіщень у їхній хмарній інфраструктурі призводила до тривалих процесів аналізу перед тим, як можна було розпочати виправлення. Щоб оптимізувати цей процес, компанія створила автоматизовану систему аналізу, використовуючи Amazon Bedrock, повністю керований сервіс, я...
Метод дистиляції знань на рівні послідовностей (SeqKD) використовується для точного налаштування помічника для покупок на платформі Amazon SageMaker AI. Він використовує більшу "модель-вчитель" для генерації відповідей високої якості, на яких потім навчається менша "модель-учень" за допомогою контрольованого точного налаштування. SeqKD є економічно вигідним і портативним, оскільки не потребує д...
Просте дерево рішень, яке використовується для регресії в машинному навчанні, часто перенавчається на тренувальних даних, що призводить до майже ідеальної точності на тренувальному наборі, але поганої продуктивності на нових, невідомих даних. AdaBoost.R2, версія адаптивного бустингу для регресії, вирішує цю проблему, створюючи ансамбль багатьох простих дерев рішень, кожне з яких навчається на р...
Amazon Bedrock пропонує можливості генерації з використанням отриманої інформації (Retrieval Augmented Generation, RAG) завдяки своїй керованій базі знань. Ви підключаєте джерела даних, а Amazon Bedrock керує процесами імпорту, зберігання, індексації та пошуку. Для веб-контенту використовуйте з'єднувач Amazon Bedrock Web Crawler. Він обходить URL-адреси або файли sitemap, до яких у вас є доступ...
У цій статті обговорюється створення багатоагентського інженерного помічника з використанням Amazon Bedrock AgentCore, Nova Multimodal Embeddings та Strands Agents SDK. Цей помічник, розроблений для зменшення ручної перевірки при оцінці замінних деталей, складається з трьох агентів: Каталог, Оцінка та База знань. Агент Каталог здійснює пошук у багатомодальних базах даних, агент Оцінка присвоює ...
Експерти з енергетики зібралися на конференції MIT Energy Initiative (MITEI) для обговорення таких тем, як використання вуглецю у великих масштабах, оцінка довіри громадськості до штучного інтелекту та центрів обробки даних, а також створення квантового інструментарію для критично важливих застосувань. Конференція зібрала понад 200 учасників і включала виступи провідних доповідачів, панельні ди...
Управління витратами для генеративного штучного інтелекту передбачає спільну відповідальність між командами розробників додатків та командами, що відповідають за контроль витрат на хмарні ресурси. Споживання токенів у генеративному ШІ залежить від рівня автономності та розміру контексту, а не від взаємодії з користувачем. Точне відстеження витрат вимагає моделювання тарифів і вимірювання фактич...