Компанії збирають персональні дані для навчання систем штучного інтелекту без згоди людини. Технологічна індустрія потребує даних для розвитку передових технологій штучного інтелекту.
Принципал використав QnABot на AWS, щоб створити інтелектуального чат-бота для рольових відповідей у реальному часі, покращивши доступ до корпоративних даних та продуктивність. Інтегрувавшись з Amazon Q Business та Amazon Bedrock, Principal розробила безпечного внутрішнього чат-бота для швидшого пошуку інформації, що підвищує ефективність та креативність співробітників.
GeForce NOW представляє Farming Simulator 25 з новими можливостями вирощування рису та картою на азіатську тематику. Користувачі також отримують спеціальні нагороди за гру Throne and Liberty, що покращують їхній ігровий досвід.
Витрати на хмару впливають на бізнес-операції. Стратегія візуалізації та маркування в реальному часі необхідна для економічно ефективного використання та оптимізації хмарних технологій.
Технічний фахівець реалізує систему регресії на основі дерева рішень на Python, відкривши новий трюк індексації від експериментального ШІ Google. Планує створити нерекурсивну версію через труднощі з налагодженням та модифікацією рекурсивного коду.
Stability AI випускає Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker JumpStart, пропонуючи потужні можливості перетворення тексту в зображення. Маючи 8,1 мільярда параметрів, модель дозволяє створювати високоякісні зображення для різних галузей, підвищуючи креативність та ефективність.
Рішення з використанням генеративного штучного інтелекту AWS, такого як Amazon Bedrock і OpenSearch, спрощує оцінку пошкоджень транспортних засобів для страховиків, ремонтних майстерень і менеджерів автопарків. Перетворюючи зображення і метадані в числові вектори, цей підхід спрощує процес і надає цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень в автомобільній промисловості.
У 2043 році лондонський театр Arcola представляє переплетені історії про кохання, зв'язок та штучний інтелект. Світовий додаток для знайомств на основі даних піднімає питання про алгоритми та людський зв'язок.
Технологія візуального пошуку в електронній комерції покращує пошук продуктів, дозволяючи користувачам шукати за допомогою зображень. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що підвищують точність пошуку та покращують користувацький досвід.
Amazon SageMaker тепер дозволяє користувачам реєструвати моделі ML за допомогою карток моделей, спрощуючи управління та прозорість для галузей з високими ставками. Інтеграція карток моделей з Реєстром моделей спрощує управління моделями та процеси їхнього затвердження, що сприяє кращому прийняттю рішень.
Впровадження штучного інтелекту - це трансформаційний шлях, подібний до діджиталізації. Успіх означає використання нових можливостей завдяки технології штучного інтелекту.
Світовий ринок ВПО стрімко зростає, а моделі Claude від Anthropic та Amazon A2I забезпечують надійні конвеєри обробки багатомовних документів, підвищуючи точність і якість вилученої інформації. Це рішення поєднує в собі штучний інтелект, безсерверну оркестровку та людський інтелект для ефективного вилучення, перевірки та зберігання багатомовного контенту.
Реалізація регресії k-найближчих сусідів з нуля за допомогою Python на синтетичних даних, демонструючи точність прогнозування в межах 0,15. Валідація з модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для зіставлення результатів, що демонструє простоту та ефективність алгоритму.
Лабораторія DeCoDE з Массачусетського технологічного інституту розширює межі машинобудування, поєднуючи машинне навчання та генеративний ШІ для підвищення точності проектування. Їхній проект Linkages демонструє у 28 разів вищу точність і в 20 разів швидші результати, ніж попередні методи, що свідчить про потенціал для ширшого застосування в інженерії.
Демонстрація методів швидкого проектування за допомогою LLM для точного аналізу табличних даних. Використання GTL з моделями Llama від Meta в Amazon SageMaker для роботи з наборами даних фінансової індустрії.