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

Революція в галузі сталого розвитку за допомогою ШІ з відкритим вихідним кодом

Meta - це відкритий доступ до даних для створення карт населення на основі штучного інтелекту, які допоможуть у проектах з адаптації до зміни клімату та реагування на катастрофи в усьому світі. Точні карти населення мають вирішальне значення для сталого розвитку енергетики, готовності до катастроф та адаптації до зміни клімату в усьому світі.

Архітектура вашого GenAI: посібник з вибору правильного фреймворку

Фреймворк допомагає збалансувати творчий підхід і ризик в архітектурі додатків, оптимізуючи складність, вартість і затримки. Критерії прийняття рішень щодо ризику та креативності керують вибором архітектури додатків GenAI, підкреслюючи важливість знаходження правильного балансу для кожного випадку використання.

Майбутнє затоплене: Зображення зі штучним інтелектом передбачають місця призначення США під водою

Рівень моря в США може піднятися на 12 дюймів до 2050 року, що призведе до частіших приливних повеней, а 100-річні повені стануть щорічними подіями. Climate Central використовує ШІ для прогнозування впливу на громади, якщо потепління продовжиться такими темпами, як зараз.

Підвищіть безпеку за допомогою огороджень Amazon Bedrock

Amazon Bedrock Guardrails пропонують індивідуальні засоби захисту для генеративних моделей ШІ, вирішуючи такі проблеми, як токсичний вміст і захист PII. Розробники можуть впроваджувати кілька захисних систем, адаптованих до різних сценаріїв використання, забезпечуючи послідовний контроль безпеки в різних моделях фундаменту.

Успіх Aviva: Створення надійної платформи MLOps за допомогою Amazon SageMaker

Aviva, провідна страхова компанія, впроваджує безсерверну платформу MLOps за допомогою AWS та Amazon SageMaker для оптимізації розгортання та моніторингу моделі ML. Автоматизуючи процеси ML, Aviva прагне покращити клієнтський досвід та ефективно обробляти зростаючі обсяги претензій.

Рекордний раунд фінансування OpenAI на суму $6,6 млрд

OpenAI, творець ChatGPT, тепер оцінюється в $157 млрд після залучення $6,6 млрд у раунді фінансування від таких інвесторів, як Nvidia та SoftBank. Повідомляється, що стартап переходить до комерційного бізнесу під керівництвом Thrive Capital та за підтримки MGX.

Пошуки справжньої автономії ШІ

Такі технологічні компанії, як Salesforce та Hubspot, просувають ШІ-агентів, але ринок переповнений «ботнетом». Ключове питання полягає в тому, чи дійсно повністю автономні АІ-агенти є найкращим рішенням для користувачів?

Зелені технології: Французький саміт зі штучного інтелекту

Наступний саміт ШІ визначить пріоритети впливу на навколишнє середовище та вплив на робочі місця, а також планує скласти рейтинг компаній, що займаються ШІ, на основі кліматичних цілей. Пропозиція включає рейтинг компаній за впливом на навколишнє середовище, розширення доступу до технологій у всьому світі та покращення глобального управління ШІ.

Освоєння генеративного ШІ з агентами Amazon Bedrock Agents

Розробка інтелектуальних агентів з використанням Amazon Bedrock Agents передбачає впорядкування завдань і використання Retrieval Augmented Generation для отримання точних відповідей. Збір первинних даних має вирішальне значення для створення надійних агентів, здатних впоратися з різноманітними намірами та сценаріями користувачів.

Покращення симуляцій за допомогою вибірки зі штучним інтелектом

Дослідники MIT CSAIL розробили підхід на основі штучного інтелекту з використанням графових нейронних мереж для підвищення точності моделювання за рахунок більш рівномірного розподілу точок даних у просторі. Їхній метод, Монте-Карло з передачею повідомлень, покращує моделювання в таких галузях, як робототехніка та фінанси, що має вирішальне значення для точних обчислень.

Революція в браузері: Leo AI та Ollama представляють прискорену RTX-ліцензію на програмі Brave

Leo AI від Brave на базі графічних процесорів NVIDIA використовує штучний інтелект для покращення користувацького досвіду у веб-перегляді. Екосистема програмного забезпечення, включаючи llama.cpp і Ollama, оптимізується для апаратного забезпечення RTX, щоб забезпечити швидший і чутливіший досвід роботи зі штучним інтелектом.

Освоєння YOLOv8: навчання користувацьких моделей з легкістю

Навчати моделі комп'ютерного зору за допомогою YOLOv8 від Ultralytics тепер простіше за допомогою Python, CLI або Google Colab. YOLOv8 відомий своєю точністю, швидкістю та гнучкістю, пропонуючи локальні або хмарні варіанти навчання, такі як Google Colab для підвищення обчислювальної потужності.