Організації охорони здоров'я шукають рішення на основі штучного інтелекту для отримання швидших результатів. Amazon Quick пропонує агентний ШІ для безпечної обробки конфіденційної медичної інформації відповідно до вимог HIPAA.
Фреймворк адаптивного інтелекту агентів (AAIF) використовує невеликі мовні моделі (SLM) для рутинних завдань і хмарні моделі для складних запитів, що дозволяє знизити витрати та затримки. Три шари AAIF – розумна оркестровка, локальна обробка та обробка в хмарі – оптимізують роботу штучного інтелекту для різних типів завдань, демонструючи гнучкий і економічно ефективний підхід.
Організації, що борються з голодом у США, використовують платформу Amazon Quick для досягнення змін.
Місія організації U.S. Hunger виходить за рамки простої доставки їжі, зосереджуючись на розумінні потреб сімей. Особиста відданість президента Ріка Віттеда сприяє розвитку організації та її інноваційному використанню Amazon Quick для аналізу даних.
Tempodrom, розташований неподалік від залізничного вокзалу Anhalter Bahnhof з 2001 року, приймає конференцію GTC Berlin, де генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг виступить із доповіддю про європейські партнерства в галузі штучного інтелекту та інновації у сфері "фабрик" штучного інтелекту. Компанія NVIDIA представить DSX POD для швидкого розгортання "фабрик" штучного інтелекту, обіцяючи під...
Навчіть модель Qwen3 трьома способами на одному сервері trn2.48xlarge, використовуючи технологію torchtitan на AWS Trainium. Налаштуйте реалізацію моделі та ядра для вашого робочого процесу за допомогою інтерфейсу ядер Neuron Kernel Interface (NKI) та ядер MoE.
Забезпечте безпечне підключення локальних даних до сервісу Amazon Quick за допомогою приватної мережі, що зменшить площу атаки та забезпечить відповідність вимогам. Сервіс Amazon Quick пропонує пошук, аналітику та автоматизацію на основі штучного інтелекту в приватному, захищеному середовищі для обробки трафіку користувачів і отримання даних.
Канадські організації, які використовують Amazon Bedrock, тепер можуть отримати доступ до найновіших моделей OpenAI, включаючи GPT-6, у канадських регіонах AWS з підтримкою обробки даних між різними регіонами. Моделі, доступні в Канаді, пропонують широкий спектр можливостей, від складних обчислень до швидкої та економічної обробки даних, підтримуючи текстові та графічні вхідні дані з контекстни...
Модель GPT-OSS-20B має труднощі з багатомовною обробкою інформації та часто використовує англійську мову за замовчуванням. Тонке налаштування моделі за допомогою SFT і GRPO на платформі Amazon SageMaker HyperPod покращує точність обробки різних мов.
Моя реалізація моделі GBR на C# дає результати, що відповідають результатам scikit-learn, точно прогнозуючи дохід на основі статі, віку, міста, зросту та психологічних факторів. Ця реалізація на C# дозволяє детально пояснювати процес передбачення, демонструючи її ефективність і прозорість у машинному навчанні для задач регресії.
Компанія i14 розробила модель Laplace 3B, яка використовує механізм лінійної уваги, для вирішення проблем масштабованості традиційних великих мовних моделей (LLM). Співпрацюючи з AWS, вони оптимізували цю модель для процесора Trainium2, досягнувши високої швидкості навчання та стабільного обсягу пам'яті, необхідного для роботи.
Встановлення криптографічної ідентичності за допомогою стандарту X.509 PKI є критично важливим для агентів штучного інтелекту, які отримують доступ до конфіденційних даних. Сервіси Keyfactor EJBCA та AWS забезпечують безпечну автентифікацію для багатоагентних систем штучного інтелекту, запобігаючи несанкціонованому доступу та гарантуючи надійність ідентичності машин.
Дослідники з MIT та дитячої лікарні Бостона розробили модель глибокого навчання під назвою E(3)-Pose, яка відстежує рухи мозку плода під час МРТ-сканування для покращення якості зображення та точності. Модель використовує принципи фізики для підвищення точності визначення орієнтації мозку, що допомагає у ранній діагностиці порушень розвитку мозку плода.
vLLM представляє з'єднання NIXL, що працює за принципом "push", для ефективної передачі даних KV, що дозволяє скоротити час генерації першого токена. Тестування показало, що в режимі "push" час генерації першого токена може бути до 3 рази швидшим порівняно з режимом "pull" для моделі Qwen3-32B на інстансах Amazon EC2 P5en з EFA.
Сервіс Amazon Bedrock тепер підтримує структуровані вихідні дані для всіх моделей Anthropic Claude, що забезпечує відповідність JSON-відповідей заданій схемі. Це усуває необхідність у спеціальній обробці та пост-обробці даних, роблячи такі завдання, як вилучення інформації та аналіз договорів, більш ефективними та надійними.
Компанія TwelveLabs випустила Pegasus 1.5 на платформі Amazon Bedrock – це модель обробки відео, яка перетворює відео в структуровані метадані. Pegasus 1.5 пропонує метадані, прив'язані до часу, підтримку мультимодальних запитів та обробку даних у реальному часі, що значно покращує можливості аналізу відео.