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

Оптимізуйте керування завданнями за допомогою Amazon Bedrock Automation

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.

Створюйте приголомшливі 3D-роботи з LLaMa-Mesh

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.

Мін'юст націлився на Google: Розпродаж браузера Chrome

Влада США має намір зруйнувати монополію Google на ринку пошукових систем шляхом примусового продажу браузера Chrome, що свідчить про масштабне втручання в технологічну індустрію. Міністерство юстиції розглядає структурні заходи, щоб не дозволити Google використовувати свої продукти, в тому числі штучний інтелект і Android.

Правові лазівки у клонуванні голосів знаменитостей зі штучним інтелектом

Шахраї клонують голоси таких знаменитостей, як Девід Аттенборо, Дженніфер Еністон та Опра Вінфрі. Технологічний прогрес у клонуванні голосів випереджає правові норми, дозволяючи створювати все більш реалістичні імітації.

Революція в розробці штучного інтелекту з Microsoft і NVIDIA

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...

Віртуоз: оволодіння моделлю

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.

Автоматизація огороджень Amazon Bedrock Guardrails за допомогою TDD

Amazon Bedrock Guardrails забезпечує основу для управління та контролю в додатках генеративного ШІ, забезпечуючи дотримання нормативних та етичних стандартів. Впроваджуючи такі запобіжники, як фільтри контенту та захист конфіденційності, організації можуть захистити свій ШІ в майбутньому, зберігаючи при цьому відповідальні практики завдяки підходу до розробки, що базується на тестуванні.

Адаптовані мовні моделі для автомобільної промисловості на AWS

Налаштування мовних моделей для спеціалізованих галузей має вирішальне значення через проблеми, з якими стикаються великі мовні моделі. Невеликі мовні моделі набувають популярності завдяки своїй ефективності та економічності в конкретних галузях, пропонуючи швидший час виведення та менші вимоги до ресурсів. AWS надає такі рішення, як Amazon Bedrock і Amazon SageMaker, для взаємодії з цими моде...

Забігаючи наперед: Дилема даних та штучного інтелекту

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.

Підвищення ефективності регресії за допомогою AdaBoost та k-NN слабких учнів

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.

Роботи-мрійники: Шлях до навчання?

Дослідники MIT CSAIL розробили LucidSim, використовуючи генеративні симулятори штучного інтелекту та фізики для навчання роботів у різноманітних віртуальних середовищах, подолавши розрив між симуляцією та реальністю у навчанні роботів. Ідея виникла за межами кембриджської таверни, що призвело до прориву у створенні роботів експертного рівня без реальних даних.

Оптимізація нейронних мереж за допомогою квантування

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.

Революційні дослідження стійких матеріалів з NVIDIA ALCHEMI NIM

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...