Amazon Bedrock спрощує створення високоякісних категоріальних базових даних для моделей ML, скорочуючи витрати і час. Використовуючи XML-теги, він створює збалансований набір даних міток, як показано на реальному прикладі прогнозування категорій допоміжних кейсів.
Великі мовні моделі (ВММ) тепер можуть обробляти текст, зображення та аудіо, відкриваючи нові можливості в освіті та бізнесі. gpt-4o - це перша справжня мультимодальна ВММ, що дозволяє природно взаємодіяти з відеоконтентом і створювати персоналізовані навчальні матеріали.
Кембриджське дослідження виявило ефективність ШІ в діагностиці захворювань, що потенційно може скоротити час діагностики целіакії. Целіакія, на яку страждають майже 700 000 людей у Великобританії, часто потребує років для встановлення точного діагнозу.
Дизайнери Алекс (Цянь) Ван та Елі Руойонг Хонг обговорюють проблеми перекладу висококонтекстних мов, таких як китайська та японська, за допомогою технології Gen AI. Вони розробили розширення для браузера на основі Gen AI, щоб підвищити точність і контекстність перекладу, усуваючи обмеження традиційних інструментів, таких як Google Translate.
Стаття: «Нейромережева квантильна регресія з використанням C#». Унікальним підходом до регресії машинного навчання є квантильна регресія, особливо корисна для сценаріїв зі значними наслідками недопрогнозування. Використовуючи спеціальну функцію втрат, нейромережева квантильна регресія має на меті передбачити значення до заданого квантиля, пропонуючи перспективний метод точного прогнозування.
Amazon Bedrock пропонує міжрегіональний висновок для ШІ-моделей, але суворий контроль доступу може обмежити його функціональність. Дізнайтеся, як змінити елементи керування, щоб увімкнути безперебійне міжрегіональне виведення та підвищити продуктивність, на практичних прикладах. Ця функція оптимізує використання ресурсів і продуктивність за рахунок автоматичної маршрутизації трафіку між кілько...
Amazon SageMaker Canvas пропонує робочі процеси ML без коду, але для деяких проектів можуть знадобитися зовнішні залежності. Дізнайтеся, як включити користувацькі сценарії та залежності з Amazon S3 у робочі процеси SageMaker Canvas для розширеної підготовки даних і розгортання моделей.
У потужному романі-антиутопії, номінованому на Жіночу премію, Сара Хуссейн потрапляє до в'язниці за те, що може вчиняти злочини за допомогою системи безпеки зі штучним інтелектом. Попри те, що Сара - звичайна музейна архівістка, її «оцінка ризику» призводить до того, що вона потрапляє до жіночої в'язниці, де її доля перебуває в руках охоронців.
ML Uncertainty: пакет Python для вирішення проблеми відсутності кількісної оцінки невизначеності в популярному програмному забезпеченні ML. Призначений для оцінки невизначеностей у прогнозах за допомогою лише кількох рядків коду, що робить його недорогим в обчислювальному плані і застосовним до реальних сценаріїв з обмеженими даними.
Генеративний ШІ на чолі з моделлю SD3.5 Large від Stability AI трансформує створення ігрового середовища завдяки високоякісній генерації різноманітних зображень. Ця інновація прискорює цикли проектування і дає користувачам можливість створювати захоплюючі віртуальні світи, обіцяючи нову еру ігрової творчості за допомогою ШІ.
Data Scientist досліджує LangChain та LangGraph для створення агентів штучного інтелекту. Використання n8n для легкого розгортання диспетчерської вежі на базі штучного інтелекту в аналітиці ланцюгів поставок.
Морський консорціум MIT має на меті скоротити викиди парникових газів у морському судноплавстві за допомогою інноваційних технологій та міждисциплінарних досліджень. Очолюваний професорами Массачусетського технологічного інституту Сапсісом і Крістією, консорціум включає ключових гравців галузі та зосереджується на таких сферах, як ядерні технології, автономна робота, кібербезпека та 3D-друк дл...
Amazon SageMaker JumpStart пропонує заздалегідь підготовлені моделі та нові можливості для безпечного створення, управління та налаштування моделей ML. Покращені функції приватного хабу дозволяють підприємствам балансувати між стандартизацією та кастомізацією для успішного впровадження ШІ.
Річард Осман застерігає Meta після використання піратської бази даних книг для навчання ШІ, наголошуючи на важливості дотримання авторських прав. Осман оскаржує дії компанії, стверджуючи, що автори повинні питати дозволу на використання їхніх творів.
Генеративний ШІ вдосконалює ПК за допомогою мікросервісів NVIDIA NIM, AI Blueprints і Project G-Assist для підвищення доступності та продуктивності. NVIDIA NIM пропонує готові моделі ШІ, оптимізовані для RTX, спрощуючи розробку ШІ та розширюючи інструментарій для ПК на основі ШІ.