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

Прискорюйте впровадження персоналізації Amazon за допомогою автоматизованих робочих процесів машинного навчання

Створення персоналізованого досвіду підвищує залученість і лояльність. Amazon Personalize використовує ML для створення індивідуальних рекомендацій, оптимізуючи процес за допомогою практики MLOps.

Рашді: ШІ потрібне почуття гумору, щоб погрожувати авторам

Салман Рушді попереджає на фестивалі Hay: ШІ бракує гумору, але якщо він напише смішну книжку, «нам кінець».Рушді зізнається, що уникає ШІ, вважаючи, що автори в безпеці, поки ШІ не зможе створювати гумор.

Адвоката оштрафували за використання штучного інтелекту в суді

Адвоката Річарда Беднара зі штату Юта оштрафували за використання ChatGPT для посилання на неіснуючу судову справу у подачі документів. Апеляційний суд штату Юта виявив неправдиві посилання, що призвело до вибачень з боку Беднара.

Освоєння ML API Amazon OpenSearch

Amazon OpenSearch пропонує сторонні ML-конектори, такі як Amazon Comprehend, для доповнення даних. Дізнайтеся, як визначати мови та виконувати семантичний пошук за допомогою Amazon Bedrock в OpenSearch.

Оптимізація управління життєвим циклом моделей за допомогою Amazon Bedrock

Організації застосовують структуровані підходи до розгортання генеративного ШІ з Amazon Bedrock, пропонуючи високопродуктивні моделі від провідних компаній, що займаються розробкою ШІ. Amazon Bedrock пропонує функції Model Share і Model Copy для спрощення розробки ШІ, забезпечуючи співпрацю та безпеку протягом усього життєвого циклу моделі.

Побудова потужного фундаменту штучного інтелекту на AWS

Короткий зміст: Генеративні програми ШІ - це складні системи, що включають робочі процеси, інструменти та API. Організації застосовують уніфіковані підходи для спрощення розробки, масштабування операцій та оптимізації витрат.

Революційна точність плану поверху за допомогою Amazon Bedrock та SageMaker

Платформа Dreamcatcher від ZURU Tech спрощує проектування та будівництво будівель за допомогою штучного інтелекту, дозволяючи користувачам замовляти та збирати цілі будівлі. Співпрацюючи з AWS, ZURU реалізувала генератор тексто-поверхових планів з використанням великої мовної моделі для точного створення дизайну.

ФБР розслідує справу про самозванство керівника апарату Білого дому

ФБР перевіряє, як підставна особа Сьюзі Вайлз, керівника апарату Білого дому, використовувала штучний інтелект для зв'язку з законодавцями. Особистий мобільний телефон Вайлз зламали, закликаючи одержувачів ігнорувати несанкціоновані повідомлення.

Штучний інтелект пророкує успіх ліків від раку передміхурової залози

Інструмент штучного інтелекту визначає найкращих кандидатів на лікування абіратероном, знижуючи ризик смерті на 50% при найпоширеніших видах чоловічого раку в усьому світі. Абіратерон, який називають «революційним препаратом», продовжив життя багатьом хворим на рак передміхурової залози на пізніх стадіях.

Революція в дизайні інтер'єру та фотографії товарів за допомогою Amazon Nova Canvas

Amazon Nova Canvas пропонує передові методи генерації зображень для вирішення реальних бізнес-завдань у сфері дизайну інтер'єру та фотографування товарів. Використовуючи функції сегментації та зафарбовування, компанії можуть оптимізувати процеси візуалізації та зменшити витрати на фотографування. Завдяки можливостям Amazon Nova Canvas організації можуть ефективно та результативно трансформуват...

Геопросторова революція: Фундаментальні моделі AWS

GeoFM пропонують потужну технологію картографування для моніторингу стану екосистем у континентальному масштабі без підготовки. Такі моделі, як Clay, можна точно налаштувати для таких завдань, як класифікація земель та виявлення вирубки лісів.

Революція у виявленні знань за допомогою агентної програми RAG

Додатки агентного пошуку з розширеною генерацією (RAG) поєднують фундаментальні моделі з зовнішнім пошуком знань для динамічних багатокрокових процесів і складних результатів. Фреймворк LlamaIndex з'єднує ФМ із зовнішніми джерелами даних, такими як Arxiv і GitHub, покращуючи ШІ-додатки за допомогою контекстно-залежних відповідей.