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

Технічний секретар звертається до ChatGPT за експертною порадою

Міністр науки і технологій Пітер Кайл шукає поради щодо виступів у подкастах та впровадження штучного інтелекту. Його використання ChatGPT викликає занепокоєння в Уайтхоллі щодо впливу технологій.

Максимізація продуктивності Qwen 2.5 на АІ-чіпах AWS за допомогою бібліотек обнімаючих облич

Багатомовні LLM Qwen 2.5 перевершують попередні моделі, підтримуючи 29 мов і розширені можливості чат-ботів. Розгорніть Qwen 2.5 на Amazon EC2 або SageMaker за допомогою інструментів Hugging Face для оптимальної продуктивності.

Оптимізація Amazon Bedrock за допомогою LLMPerf та LiteLLM

Моделі з відкритим фундаментом (FM) пропонують кастомізовані програми ШІ, але їх розгортання може бути складним. Amazon Bedrock Custom Model Import спрощує розгортання завдяки автоматичному масштабуванню та економічній ефективності, що робить його привабливим рішенням для організацій.

Декодування паркетних файлів

Parquet, формат, орієнтований на стовпці, підвищує продуктивність великих даних завдяки швидшим запитам і зменшенню обсягу пам'яті. Інструменти Python, такі як PyArrow, препарують файли Parquet для кращого розуміння та маніпулювання ними, демонструючи його ефективність порівняно з Pandas.

Фізично-інформовані нейронні мережі: Посібник для практиків

Оглядові статті необхідні для того, щоб залишатися в курсі подій у галузі фізично-інформованих нейронних мереж (PINN), яка швидко розвивається. Обов'язкова до прочитання стаття «Наукове машинне навчання за допомогою фізично-інформованих нейронних мереж» охоплює ключові теми, набори інструментів та майбутні напрямки, пропонуючи всебічний аналіз основ PINN та їх практичних застосувань.

Масштабована система створення категорій від GoDaddy

Рішення на основі генеративного штучного інтелекту можуть сприяти розвитку бізнесу, покращуючи якість обслуговування клієнтів. Компанія GoDaddy співпрацювала з Інноваційним центром генеративного штучного інтелекту, щоб використовувати пакетний висновок в Amazon Bedrock для покращення категоризації товарів.

GTC 2025: Захоплюючі оновлення попереду!

GTC 2025 у Сан-Хосе демонструє передові технології штучного інтелекту, дискусії та роботів, а генеральний директор NVIDIA виступить з ключовою доповіддю про майбутнє. Такі візіонери, як Ян Лекун і Френсіс Арнольд, переосмислюють можливості на конференції.

Сміливі плани Стармера: Відмова від NHS Англії та прискорення ШІ

Кейр Стармер оголосив про плани ліквідувати Національну службу охорони здоров'я Англії (NHS England), щоб зменшити бюрократію та поставити управління системою охорони здоров'я під демократичний контроль. Прем'єр-міністр обіцяє радикальні зміни для забезпечення кращого обслуговування пацієнтів і бачить у ШІ спосіб заощадити 45 мільярдів фунтів стерлінгів на підвищенні ефективності роботи урядов...

Вивільняємо творчість: Полотно Амазонки Нова

Відкрийте для себе можливості Amazon Nova Canvas з кураторськими зображеннями, створеними штучним інтелектом, і підказками до них. Дослідіть творчі можливості цього інноваційного інструменту - від пейзажів до портретів персонажів. Розкрийте свій творчий потенціал та оптимізуйте робочі процеси за допомогою практичних порад щодо створення ефективних підказок для Amazon Nova Canvas.

Опановуємо точність LLM: RAG та поради з точного налаштування

RAG і Fine-Tuning - це два методи вдосконалення великих мовних моделей, таких як ChatGPT і Gemini, що дозволяють отримати доступ до зовнішніх джерел знань для пошуку актуальної інформації без перенавчання. RAG покращує вхідні дані шляхом отримання зовнішніх даних, тоді як Fine-Tuning адаптує модель до конкретних вимог, революціонізуючи можливості LLM для різних застосувань.

Освоєння регресії опорних векторів з лінійним ядром

Регресія опорних векторів (SVR) з лінійним ядром карає викиди більше, ніж близькі точки даних, що контролюються параметрами C та епсилон. SVR, хоч і складна, але дає результати, подібні до звичайної лінійної регресії, що робить її менш практичною для лінійних даних.