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

Дилема штучного інтелекту: потенціал проти небезпеки

Google DeepMind і Королівське товариство провели в Лондоні форум «ШІ для науки» після того, як прориви в галузі ШІ були відзначені Нобелівською премією. Експерти оптимістично налаштовані щодо досягнень у галузі енергетики та виробництва ліків, але водночас побоюються потенційних зловживань.

Прокладаючи шлях до наукового успіху в США

Радник Білого дому з питань науки Араті Прабхакар обговорює лідерство США в галузі науки і технологій, зосереджуючись на профілактиці раку, зміні клімату та штучному інтелекті. Прабхакар наголошує на важливості збереження глобального лідерства у сфері досліджень та прискорення просування технологій на ринок.

Розшифровка поведінки водія за допомогою нових технологій

Консорціум MIT AVT очолює дослідження того, як водії взаємодіють з новими технологіями транспортних засобів, з метою формування майбутнього транспорту на основі даних про поведінку споживачів і продуктивність систем. Нещодавнє дослідження J.D. Power демонструє помірне зростання готовності громадськості до використання безпілотних автомобілів, але довіра до ШІ залишається вирішальним фактором д...

Розкрийте творчий потенціал: Штучний інтелект на амазонських скелях з Boto3

Amazon Bedrock пропонує найкращі FM від провідних AI-компаній через єдиний API для безпечного створення генеративних AI-додатків. Користувачі можуть налаштовувати FM, інтегрувати з сервісами AWS та розгортати агентів без керування інфраструктурою.

Прорив Массачусетського технологічного інституту: Навчання більш надійних ШІ-агентів

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили більш ефективний алгоритм для навчання систем штучного інтелекту приймати кращі рішення в складних завданнях з мінливими умовами, таких як управління дорожнім рухом. Новий метод покращує продуктивність за рахунок стратегічного вибору завдань, що робить його в 5-50 разів ефективнішим за стандартні підходи, що в кінцевому підсумку ...

Підвищення узгодженості фактів: Сила дебатів на LLM

Дебати LLM використовують синтетичні базові дані для навчання більш потужних мовних моделей, що перевершує існуючі методи. Amazon Bedrock полегшує використання різних методів LLM для покращення узгодженості фактів у процесах прийняття рішень.

Опанування управління даними для ВК у великих масштабах

Amazon DataZone дозволяє організаціям впроваджувати управління даними в масштабах, просуваючи аналітику самообслуговування та інноваційні проекти з протидії відмиванню грошей. Фінансові установи можуть використовувати Amazon DataZone для ефективних маркетингових кампаній, забезпечуючи безпечний доступ до наборів даних клієнтів.

Безпечний доступ до API за допомогою IAM Federation для Amazon Q

Amazon Q Business, що працює на основі генеративного ШІ, підвищує продуктивність, відповідаючи на запитання та виконуючи завдання з корпоративних систем. Використовуйте AWS IAM Identity Center для безперешкодного керування доступом користувачів до різних додатків Amazon Q Business в AWS Organizations.

Сходження на Еверест

Нові технології, такі як генеративний ШІ, стикаються з такими ж проблемами, як і попередні. Прогрес досягається маленькими кроками, як сходження на Еверест.

Революція у створенні мовлення та відео за допомогою RLHF в Amazon SageMaker

Генеративні моделі штучного інтелекту покращують мультимедійний контент за допомогою сегментації аудіо- та відеоматеріалів. Amazon SageMaker Ground Truth покращує навчання, уможливлюючи детальні робочі процеси людських анотацій для точної сегментації.

Етичний ШІ: Amazon Bedrock пакетний висновок

Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту від провідних компаній, таких як AI21 Labs і Meta, через єдиний API. Пакетний висновок в Amazon Bedrock дозволяє економічно ефективно обробляти великі обсяги даних з дотриманням етичних норм штучного інтелекту.

Легка k-NN регресія в C# без зусиль

Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.

Оптимізуйте мовні моделі за допомогою автопілота SageMaker

Налаштуйте модель Meta Llama2-7B на наукові питання за допомогою автопілота Amazon SageMaker для отримання більш точних результатів. Використовуйте AutoMLV2 SDK для автоматизації тонкого налаштування та оцінки моделі в різних галузях, таких як охорона здоров'я та освіта.