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

Відкрийте для себе Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker!

Stability AI випускає Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker JumpStart, пропонуючи потужні можливості перетворення тексту в зображення. Маючи 8,1 мільярда параметрів, модель дозволяє створювати високоякісні зображення для різних галузей, підвищуючи креативність та ефективність.

Опанування управління витратами життєвого циклу ВК

Витрати на хмару впливають на бізнес-операції. Стратегія візуалізації та маркування в реальному часі необхідна для економічно ефективного використання та оптимізації хмарних технологій.

Революційний пошук зображень за допомогою Amazon Titan Embeddings

Технологія візуального пошуку в електронній комерції покращує пошук продуктів, дозволяючи користувачам шукати за допомогою зображень. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що підвищують точність пошуку та покращують користувацький досвід.

Оптимізація обробки багатомовного контенту за допомогою Amazon Bedrock та A2I

Світовий ринок ВПО стрімко зростає, а моделі Claude від Anthropic та Amazon A2I забезпечують надійні конвеєри обробки багатомовних документів, підвищуючи точність і якість вилученої інформації. Це рішення поєднує в собі штучний інтелект, безсерверну оркестровку та людський інтелект для ефективного вилучення, перевірки та зберігання багатомовного контенту.

Удосконалення управління моделями за допомогою Amazon SageMaker

Amazon SageMaker тепер дозволяє користувачам реєструвати моделі ML за допомогою карток моделей, спрощуючи управління та прозорість для галузей з високими ставками. Інтеграція карток моделей з Реєстром моделей спрощує управління моделями та процеси їхнього затвердження, що сприяє кращому прийняттю рішень.

Дизайнерська дилема: перевертання сценарію

Лабораторія DeCoDE з Массачусетського технологічного інституту розширює межі машинобудування, поєднуючи машинне навчання та генеративний ШІ для підвищення точності проектування. Їхній проект Linkages демонструє у 28 разів вищу точність і в 20 разів швидші результати, ніж попередні методи, що свідчить про потенціал для ширшого застосування в інженерії.

Революція в сільському господарстві з Agmatix та Amazon Bedrock

Agmatix використовує передові технології штучного інтелекту для стандартизації даних для прийняття обґрунтованих рішень у сільському господарстві, підвищення врожайності та сталого розвитку. Використовуючи сервіси Amazon Bedrock та AWS, Agmatix прискорює науково-дослідницьку діяльність для розробки більш врожайного насіння та стійких молекул для світового сільського господарства.

Оптимізація ШІ: Кількісні вагові моделі

Розробники прагнуть зробити моделі ШІ більш доступними, зменшуючи високоточні ваги з плаваючою комою до низькоточних цілочисельних ваг. Квантування спрощує процес, відображаючи діапазони та демонструючи рівномірні кроки квантування цілих чисел.

Агенти Амазонки: Ваш ключ до персоналізованого маркетингу

Генеративний ШІ дозволяє ефективно створювати персоналізований маркетинговий контент, підвищуючи залученість і продажі. Агенти Amazon Bedrock Agents дають можливість маркетологам створювати персоналізовану рекламу з індивідуальним креативним контентом і цільовою сегментацією клієнтів.

Зв'язок Маска і Трампа: Вплив на стандарти штучного інтелекту

Намагання Ілона Маска забезпечити безпеку ШІ може вплинути на адміністрацію Трампа, вважає Макс Тегмарк. Вплив Маска може призвести до посилення стандартів для штучного інтелекту.

Революційні зміни в промисловості за допомогою фізичного ШІ в Японії

Роботи від Toyota та Yaskawa революціонізують виробництво в Японії за допомогою технології цифрових двійників від Rikei Corporation та AI-платформ NVIDIA. Seven & i Holdings також використовує симуляції цифрових двійників для покращення обслуговування клієнтів у роздрібній торгівлі.

Побудова k-NN регресії на Python

Реалізація регресії k-найближчих сусідів з нуля за допомогою Python на синтетичних даних, демонструючи точність прогнозування в межах 0,15. Валідація з модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для зіставлення результатів, що демонструє простоту та ефективність алгоритму.

Додаток NVIDIA зі штучним інтелектом підносить графічні процесори RTX

Додаток NVIDIA, який запускається сьогодні, пропонує користувачам GeForce RTX центр керування графічним процесором з можливостями штучного інтелекту та ексклюзивними додатками. NVIDIA RTX Remix та покращення відео зі штучним інтелектом - це лише деякі з функцій, включених у цю платформу-компаньйон, що змінює правила гри.