Економічна ефективність ШІ від Deepseek привертає увагу. Дізнайтеся про навчання з підкріпленням у великих мовних моделях, зосередившись на TRPO, PPO та GRPO. Вивчіть основи RL, використовуючи аналогію з лабіринтом, і як це застосовується в LLM для вдосконалення відповідей на основі людського зворотного зв'язку.
Фінансові установи використовують ШІ для зростання доходів і скорочення витрат, а звіт NVIDIA демонструє значне зростання рівня впровадження та майстерності ШІ. Генеративний ШІ підвищує рентабельність інвестицій у торгівлю, залучення клієнтів тощо, оскільки компанії долають бар'єри на шляху до успішного розгортання ШІ.
Дізнайтеся, як покращити свій RAG-додаток, імітуючи людське мислення в мультиагентній системі. Дізнайтеся, як покращити процеси пошуку даних та міркувань для отримання більш точних результатів.
Чат-бот DeepSeek, розроблений у Китаї, кидає виклик технологічній перевазі США, пропонуючи дешевший та енергоефективніший інструмент штучного інтелекту. Незважаючи на обмеження, його стрімке зростання підкреслює, що економічні наслідки переважають над технічними досягненнями.
Компанії використовують LLM для підвищення залученості клієнтів, але стикаються з проблемами, коли їм важко залишатися в курсі подій. Компанія AnyCompany Pet Supplies використовує NeMo Guardrails для асистента зі штучним інтелектом, потоків розмов та інтеграції даних, щоб покращити досвід клієнтів.
BBC розкритикувала Apple Intelligence за неточні підсумки новин, що змусило Apple призупинити роботу інструменту. Серед помилок штучного інтелекту були неправдиві повідомлення про таких відомих діячів, як Біньямін Нетаньяху та Рафаель Надаль.
Alphabet стикається з уповільненням темпів зростання доходів і потенційною втратою конкурентних переваг до 2025 року. Незважаючи на невиконання очікувань щодо доходів, компанія перевершує прогнози щодо прибутку на акцію завдяки сильному лідерству у сфері ШІ.
Ян Лекун з Meta прогнозує революцію ШІ до кінця десятиліття. Нинішні системи занадто обмежені для побутових роботів і автоматизованих автомобілів.
Команди машинного навчання часто не беруть до уваги важливість управління життєвим циклом функцій, що призводить до проблем з надійністю у виробництві. Проблеми включають спостережуваність, точкову коректність і повторне використання, які можна вирішити, впровадивши сховище функцій для масштабованих операцій машинного навчання.
Meta і Microsoft інвестують десятки мільярдів доларів у розширення інфраструктури ШІ, спираючись на попередні щедрі інвестиції в цю технологію. Слідкуйте за новинами про Ілона Маска на TechScape.
Уряд Албанії заборонив використання чат-бота DeepSeek AI на федеральних пристроях з міркувань національної безпеки, що викликало занепокоєння на американських фондових біржах. Міністр внутрішніх справ Тоні Берк називає причиною заборони поради спецслужб, а не китайське походження чат-бота.
АІ-бабуся» Daisy від O2 - це штучний інтелект, створений для боротьби з шахраями, які витрачають свій час на сумніви та плутанину. Тактика Дейзі змушує шахраїв зітхати та огризатися, демонструючи силу штучного інтелекту в боротьбі з шахрайством.
Генеративний ШІ покращує бізнес-системи за допомогою агентів Amazon Bedrock Agents, оптимізуючи робочі процеси та автоматизуючи завдання. Це рішення інтегрується з Appian Case Management Studio, демонструючи ефективний доступ до даних та можливості оркестрування.
Ніколас Кейдж застерігає від ШІ у фільмах, приймаючи нагороду за «Сценарій мрії» на церемонії вручення премії «Сатурн», засуджуючи «новий світ ШІ».
MuleSoft інтегрує AI-асистента Amazon Q Apps у портал Cloud Central для покращення обміну знаннями та продуктивності серед понад 100 команд інженерів, замінивши попереднє рішення з використанням чат-ботів. Amazon Q Apps використовує внутрішні дані для надання діалогової допомоги, створення кастомного контенту та виконання робочих процесів з надійним контролем безпеки.