Великі мовні моделі (ВММ) можуть бути точно налаштовані за допомогою навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку від людини для узгодження з уподобаннями користувача. Цей метод, відомий як супервирівнювання, дозволяє LLM налаштовувати параметри безпосередньо до наборів даних, оминаючи потребу в послугах людського анотування.
Lumi, австралійський фінтех-кредитор, використовує Amazon SageMaker AI для надання швидких кредитних рішень з точною кредитною оцінкою. Вони поєднують машинне навчання з людськими судженнями для ефективного і точного управління ризиками.
Компанії переходять з OpenAI на Amazon Nova, щоб отримати економічно ефективні моделі штучного інтелекту з ширшими можливостями. Amazon Nova пропонує різні моделі, такі як Pro, Lite і Micro, кожна з яких оптимізована для різних застосувань з меншими витратами та вищою ефективністю.
Юридичні контракти мають вирішальне значення для бізнесу, але їх розуміння та вилучення інформації може бути складним. Впровадження GraphRAG в Neo4j може спростити цей процес, структуруючи контракти у вигляді графа знань, що дозволяє здійснювати більш точний і контекстно-орієнтований пошук.
Інтерпретація моделі машинного навчання може бути складним завданням. Експеримент показав, що вік і дохід мають найбільший вплив на прогнозування політичних уподобань.
Афрофутуризм ставить питання про те, хто формує майбутнє на тлі обіцянок і страхів щодо штучного інтелекту. Лонні Аві Брукс та Рейнальдо Андерсон очолюють боротьбу за різноманітні перспективи в технологіях.
Автори протестують проти використання LibGen для навчання штучного інтелекту. Кейт Моссе, Трейсі Шевальє та Далджит Награ вийшли на демонстрацію до офісу Meta у Кінгс-Кроссі.
Алгоритм Flash Attention революціонізує трансформатори, оптимізуючи доступ до пам'яті, роблячи обчислення швидшими та ефективнішими. Flash Attention v3 впроваджує покращення для графічних процесорів Nvidia Hopper та Blackwell, що ще більше підвищує продуктивність.
Корпорація OMRON прагне трансформувати бізнес-моделі за допомогою інноваційної платформи OMRON Data & Analytics Platform (ODAP), яка використовує Amazon Web Services для розширеної інтеграції даних і можливостей генеративного штучного інтелекту. Розбиваючи ізоляцію даних і вирішуючи проблеми управління, ODAP надає цінну інформацію для оптимізації операцій і підвищення якості обслуговування клі...
Агенти штучного інтелекту в роздрібній торгівлі надають персоналізований досвід, збагачують знання про товари та пропонують багатоканальну підтримку, переосмислюючи досвід покупок завдяки безшовній інтеграції та можливостям віртуальної примірки. Згідно з останнім звітом NVIDIA, рітейлери, які використовують ШІ, надають перевагу гіперперсоналізованим рекомендаціям для збільшення онлайн-продажів...
AWS розробляє AI Workforce - систему дронів і штучного інтелекту для безпечніших, швидших і точніших перевірок інфраструктури. Система використовує автономні дрони, оснащені сучасними датчиками та штучним інтелектом, щоб зменшити ризики для людей, підвищити ефективність та надати кращі дані для проактивного технічного обслуговування.
Інвестиції у відновлювану енергетику досягли рекордного рівня, але майбутнє непевне. Енергетична конференція Массачусетського технологічного інституту обговорює необхідність рівних правил гри та державної підтримки для прориву в галузі чистої енергетики.
Угода Reddit з Google на $60 млн щодо використання даних користувачів для навчання ШІ викликає занепокоєння з приводу конфіденційності. Vana пропонує децентралізовану мережу, де користувачі володіють і контролюють свої дані, що змінює розвиток ШІ.
Тепер магістри можуть виконувати складні завдання з багатокроковим обґрунтуванням і виконанням, використовуючи зовнішні інструменти для отримання точних і дієвих результатів. Приклад демонструє пошук записів про пацієнтів з використанням API замість перетворення тексту в SQL, демонструючи здатність моделі ефективно відповідати на аналітичні питання.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили фреймворк, який дозволяє ChatGPT ефективно вирішувати складні завдання планування з 85% успішністю, що перевищує базові показники. Цей універсальний підхід може оптимізувати такі завдання, як планування екіпажів авіакомпаній або управління машинним часом на заводах, революціонізуючи допомогу в плануванні.