Підвищення швидкості надходження даних в заданий діапазон в 7 разів за рахунок делегування обчислень маленьким крабам. Правило 7: Використовуйте критеріальний бенчмаркінг, щоб вибрати алгоритм і виявити, що LANES має (майже) завжди бути 32 або 64.
Amazon SageMaker Studio тепер пропонує повністю керований редактор коду на основі Code-OSS, а також JupyterLab та RStudio, що дозволяє розробникам ML налаштовувати та масштабувати свої IDE за допомогою гнучких робочих просторів під назвою Spaces. Ці простори забезпечують постійне зберігання даних і конфігурацію часу виконання, підвищуючи ефективність робочого процесу і дозволяючи безперешкодно...
Перетворення тексту в зображення - це швидкозростаюча галузь ШІ, а Stable Diffusion дозволяє користувачам створювати високоякісні зображення за лічені секунди. Використання Retrieval Augmented Generation (RAG) покращує підказки для моделей Stable Diffusion, дозволяючи користувачам створювати власних ШІ-помічників для генерації підказок.
Talent.com співпрацює з AWS для розробки системи рекомендацій щодо роботи з використанням глибокого навчання, яка обробляє 5 мільйонів щоденних записів менш ніж за 1 годину. Система включає в себе розробку функцій, архітектуру моделі глибокого навчання, оптимізацію гіперпараметрів та оцінку моделі, і все це за допомогою Python.
ICL, міжнародна виробнича та гірничодобувна корпорація, розробила власні можливості з використанням машинного навчання та комп'ютерного зору для автоматичного моніторингу свого гірничодобувного обладнання. За підтримки програми AWS Prototyping вони змогли створити фреймворк на AWS за допомогою Amazon SageMaker для отримання зображень з 30 камер, з потенціалом масштабування до тисяч.
Пориньте у світ штучного інтелекту - створіть з нуля тренажерний зал для навчання з глибоким підкріпленням. Отримайте практичний досвід і розробіть власний тренажерний зал, щоб навчити агента вирішувати прості завдання, закладаючи фундамент для більш складних середовищ і систем.
Новаторська мовна модель штучного інтелекту ChatGPT від OpenAI викликала захоплення своїми вражаючими здібностями, включаючи успішне складання іспитів та гру в шахи. Однак скептики стверджують, що справжній інтелект не слід плутати з запам'ятовуванням, що призвело до наукових досліджень, які вивчають цю різницю і наводять аргументи проти ШІ.
Amazon Comprehend пропонує попередньо навчені та кастомні API для обробки природної мови. Вони розробили інструмент попереднього маркування, який автоматично анотує документи, використовуючи наявні дані табличних об'єктів, зменшуючи ручну роботу, необхідну для навчання точних користувацьких моделей розпізнавання об'єктів.
Цього року генеративний ШІ та великі мовні моделі домінували в корпоративних трендах, а такі компанії, як Amdocs, Dropbox та SAP, створювали індивідуальні додатки з використанням RAG та LLM. Попередньо навчені моделі з відкритим вихідним кодом повинні революціонізувати операційні стратегії бізнесу, тоді як готові ШІ та мікросервіси полегшують розробникам створення складних додатків.
NVIDIA святкує 500 ігор і додатків з підтримкою RTX, революціонізуючи ігрову графіку та продуктивність. Технології трасування променів і DLSS змінили візуальну точність і підвищили продуктивність у таких іграх, як Cyberpunk 2077 і Minecraft RTX.
Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.
Tesla випустила демонстраційне відео свого гуманоїдного робота Optimus Gen 2, яке демонструє значні апаратні покращення. Скептицизм залишається після нещодавніх суперечок щодо демонстрації ШІ.
У нашому світі, де панують дані, узагальнення має важливе значення, заощаджуючи час і покращуючи процес прийняття рішень. Він має різні застосування, включаючи агрегацію новин, узагальнення юридичних документів і фінансовий аналіз. З розвитком НЛП і штучного інтелекту такі методи, як екстрактивне та абстрактне узагальнення, стають все більш доступними та ефективними.
Метью Шварц (Mathew Schwartz), доцент Технологічного інституту Нью-Джерсі, використовує NVIDIA Omniverse та OpenUSD, щоб допомогти дизайнерам вирішити проблему доступності при проектуванні будівель. Команда Шварца розробила код з відкритим вихідним кодом, який генерує складний графік доступності, забезпечуючи зворотній зв'язок з рухами людини та витратами енергії. За допомогою Omniverse дизайн...
Проекти збору даних часто не досягають реального впливу через такі макроелементи, як наявність даних, набір навичок, часові рамки, організаційна готовність та політичне середовище. Наявність і доступність відповідних даних має фундаментальне значення, і якщо дані є недосяжними, доцільність проекту слід переглянути.