Ілон Маск дасть свідчення щодо ролі X у поширенні дезінформації про заворушення у Великій Британії. Також були викликані керівники Meta і TikTok.
Джордан Рудесс дебютував як джембот зі штучним інтелектом в Массачусетському технологічному інституті, продемонструвавши унікальний дует з машиною під час живого концерту. Відома клавішниця співпрацює з дослідниками Массачусетського технологічного інституту, щоб дослідити «симбіотичну віртуозність» у створенні музики в реальному часі.
Ноутбуки та ПК на базі генеративного ШІ рухають вперед розвиток ігор і створення контенту: на 100 мільйонах комп'ютерів GeForce RTX AI по всьому світу працюють понад 600 додатків та ігор для Windows зі штучним інтелектом на базі ШІ. NVIDIA та Microsoft на конференції Microsoft Ignite представили інструменти, які допоможуть розробникам оптимізувати додатки зі штучним інтелектом на ПК RTX AI, за...
Створюйте автоматизовані відповіді на електронні листи за допомогою Amazon Bedrock, використовуючи штучний інтелект для оптимізації процесів і підвищення рівня задоволеності клієнтів. Рішення на основі штучного інтелекту долають проблеми ручної обробки, інтегруючи знання, API та безпеку для покращення підтримки електронної пошти.
Йенс демістифікує стратегію роботи з даними, наголошуючи на важливості ефективної бізнес-стратегії для успішної монетизації даних та конкурентоспроможності в цифровому світі. Організації повинні інвестувати в розробку бізнес-стратегій, перш ніж приймати рішення, пов'язані з даними, в масштабах всієї організації.
Реалізація регресії AdaBoost з нуля на Python, потім рефакторинг на C# з використанням k-найближчих сусідів замість дерев рішень. Алгоритм AdaBoost. Алгоритм R2 є модифікацією AdaBoost, і в Інтернеті можна знайти лише кілька робочих реалізацій на Python.
В останньому документі NVIDIA представляє LLaMA-Mesh, що дозволяє генерувати 3D сітки за допомогою природної мови, без додавання нових токенів. У статті пояснюється, як LLM, такі як GPT4o, перетворюють текст в об'єктні файли, з квантуванням вершин для точності.
InsuranceDekho спрощує купівлю страхових полісів за допомогою технології штучного інтелекту, покращуючи обслуговування клієнтів та продажі. Використання Amazon Bedrock і Claude від Anthropic покращує Health Pro Genie від InsuranceDekho, надаючи ефективні рекомендації щодо страхових планів.
Генеративний ШІ трансформує аналіз медичних даних у MSD, дозволяючи швидко і точно генерувати SQL-запити з природної мови. Співпраця з AWS GenAIIC впорядковує вилучення даних, надаючи користувачам можливість ефективно приймати рішення на основі даних.
Короткий зміст: Розробник ділиться досвідом застосування НЛП-моделі для обробки документів чеською мовою, зосереджуючись на ідентифікації об'єктів. Модель була навчена на 710 PDF-документах з використанням ручного маркування та уникненням підходів на основі обмежувальних рамок для підвищення ефективності.
Amazon представляє двійкові вбудовування для Amazon Titan Text Embeddings V2 в Amazon Bedrock і OpenSearch Serverless, що зменшує використання пам'яті та витрати. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та можливості для генеративних додатків ШІ, а OpenSearch Serverless підтримує бінарні вектори для сучасного пошуку за допомогою ML.
Читачі, які не знаються на поезії, віддають перевагу віршам зі штучним інтелектом через їхню простоту та доступність. Дослідження показало, що учасники часто плутають вірші зі штучним інтелектом із написаними людиною.
Дослідники та розробники використовують ШІ та мікросервіс NVIDIA ALCHEMI NIM для прискорення пошуку нових матеріалів для зберігання енергії та вирішення екологічних проблем, значно скорочуючи витрати та час. SES AI використовує цю технологію для прискорення ідентифікації матеріалів електролітів для літій-металевих батарей, демонструючи багатообіцяючі результати для прискорення інновацій у відк...
ШІ клонує голос Девіда Аттенборо для фейкових новин. Такі знаменитості, як Скарлетт Йоханссон, також стикаються з проблемами клонування голосу.
Великі моделі ШІ дорогі у використанні та навчанні, тому основна увага приділяється квантуванню для зменшення розміру моделі при збереженні точності. Два ключові підходи, що обговорюються, - це квантування після навчання (PTQ) і навчання з урахуванням квантування (QAT), кожен з яких має свої власні методи мінімізації втрати точності.