Вибір апаратного забезпечення та час навчання впливають на енергетичний, водний та вуглецевий слід під час навчання ШІ-моделі. Довший час навчання може знизити енергоефективність на 0,03% на годину, що підкреслює екологічні витрати на впровадження ШІ.
Amazon Bedrock пропонує засоби захисту від непрямих підказок, які захищають взаємодію зі штучним інтелектом. Непрямі підказки можуть призвести до витоку даних, дезінформації та маніпулювання системою. Розуміння та пом'якшення цих викликів мають вирішальне значення для підтримки безпеки та довіри до систем штучного інтелекту.
Audible, бренд Amazon, представить понад 100 голосів, згенерованих штучним інтелектом, для аудіокниг різними мовами. Технологія штучного інтелекту буде використовуватися для озвучення, а можливості перекладу будуть надані окремим видавцям.
Дані навчання ШІ можуть не являти собою Відео з помилками рекрутерів зі штучним інтелектом у TikTok висвітлюють цю проблему.
Amazon EKS і Bedrock створюють масштабовані, безпечні рішення RAG для генеративних додатків ШІ на AWS, використовуючи додаткові дані для точних відповідей. Використовуючи керовані групи вузлів EKS, рішення автоматизує виділення ресурсів і ефективно масштабується на основі попиту, підвищуючи продуктивність і безпеку.
ШІ-інструмент Consult аналізуватиме відповіді в 1 000 разів швидше, ніж людина, заощаджуючи час і гроші для шотландського уряду. Система обіцяє революціонізувати публічні консультації завдяки ефективній обробці відгуків про нехірургічні косметичні процедури.
Великі технологічні компанії використовують людську мову для розвитку штучного інтелекту, підвищуючи довіру до продуктів як інструментів для спільної роботи. Автор ставить під сумнів зображення книги за допомогою ChatGPT, наголошуючи на обережності використання великих мовних моделей для самовираження.
Роботи зі штучним інтелектом, представлені на виставці Automate by KUKA, Standard Bots, UR та Vention, використовують технології NVIDIA для промислової автоматизації. Синтетична модель даних NVIDIA прискорює процес навчання роботів, революціонізуючи розробку роботів для різних завдань.
Стаття досліджує витоки даних в Data Science, акцентуючи увагу на прикладах, а не на теорії. Визначаються типи витоків, такі як витік цілей та забруднення при розбитті тестів, та надаються рекомендації щодо усунення кожного з них.
WebAssembly розширює можливості браузера Бібліотека Pyodide дозволяє запускати код на Python у браузері, що є корисним для дослідників даних та фахівців з машинного навчання.
Автоматизовані робочі процеси часто потребують схвалення людини; масштабована система ручного схвалення була побудована з використанням крокових функцій AWS, Slack, Lambda і SNS. Рішення включає в себе машину станів з паузою для прийняття рішення людиною та повідомленням Slack для затвердження.
Президент України запросив Папу Римського Лева XIV до України, закликавши ЗМІ припинити поляризацію мови. Лев виступає за відповідальне використання штучного інтелекту в журналістиці.
Навчання лінійного SVR є складним завданням через його недиференційовану функцію втрат, що призвело до вивчення PSO замість еволюційних алгоритмів. Використання PSO для навчання лінійного SVR дало чудові результати, демонструючи важливість налаштування параметрів для оптимізації прогнозуючих моделей.
Протокол Model Context Protocol (MCP) необхідний для інтеграції користувацьких інструментів з Claude Desktop, забезпечуючи централізований спосіб керування інструментами через різні інтерфейси. У порівнянні з традиційними методами, такими як RAG, MCP забезпечує безперешкодну інтеграцію без необхідності створювати власний сервер з нуля.
Amazon Q Business пропонує масштабовану допомогу зі штучним інтелектом для команд ІТ-підтримки, підвищуючи продуктивність завдяки розумінню природної мови та персоналізованим відповідям. Інтегруючись з Jira та налаштовуючи бази знань, Amazon Q впорядковує процеси усунення несправностей, скорочуючи час і зусилля на вирішення ІТ-викликів.