Індивідуальний моніторинг моделей за допомогою Amazon SageMaker має вирішальне значення для сценаріїв ШІ/МЛ у реальному часі. SageMaker Model Monitor пропонує розширені можливості для моніторингу якості моделей та обробки багатокористувацьких запитів, прискорюючи розробку індивідуального моніторингу моделей.
Анотація: Підхід GNN до прогнозування голосів і нот для гравіювання партитури вирішує проблему розділення нот на голоси і нотні знаки, що має вирішальне значення для створення зручних для читання нотних партитур. Система має на меті покращити читабельність транскрибованої музики, особливо складних фортепіанних творів, шляхом покращення розділення нот на ноти та голоси.
Попередня обробка даних включає в себе такі методи, як інтерполяція пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.
Син сера Майкла Паркінсона поділився планами щодо створення цифрової копії інтерв'ю з новими зірками, щоб піти слідами свого батька в історії шоу-бізнесу. Репліка поверне чарівність і вплив класичних інтерв'ю, що знову зробить революцію на сцені ток-шоу.
Дитяча акторка Кейлін Хейман сміливо протистояла чоловікові, який використовував штучний інтелект для створення матеріалів із сексуальним насильством над дітьми на основі її фотографій в Instagram. Зловмисник націлився на неї та близько 40 інших дітей-акторів, у тому числі використовуючи її обличчя в порнографічних зображеннях.
Міністри, які зіткнулися з негативною реакцією на ШІ, планують вилучати контент у видавців та митців. BBC серед противників навчання для технологічних компаній за замовчуванням.
Том Мессі співпрацює з Microsoft, щоб представити «розумний» сад Avanade на виставці квітів у Челсі у 2025 році. Відвідувачі можуть взаємодіяти з садом, оснащеним штучним інтелектом і датчиками, щоб отримувати дані про рослини та поради щодо садівництва.
Planview розробив помічника зі штучним інтелектом під назвою Planview Copilot, використовуючи Amazon Bedrock, який революціонізував взаємодію в управлінні проектами. Мультиагентна система дозволяє ефективно маршрутизувати завдання та персоналізувати досвід користувачів, підвищуючи продуктивність та швидкість прийняття рішень.
AWS GenAIIC допомагає клієнтам з генеративним штучним інтелектом, зосереджуючись на генерації, доповненій пошуком (RAG), для чат-ботів. Архітектура RAG включає в себе пошук, доповнення та генерацію, з ключовим акцентом на оптимізацію ретрівера для ефективного поглинання документів.
GeForce NOW представляє Call of Duty: Black Ops 6 та романтичну SaGa 2: Revenge of the Seven, а також інші нові ігри. Black Ops 6 має систему омнімобілізації та 16 нових карт, а Romancing SaGa 2 - це ремейк з новими можливостями та захопливим сюжетом.
У статті журналу Microsoft Visual Studio Magazine за жовтень 2024 року демонструється бінарна класифікація за алгоритмом Winnow з використанням набору даних про результати голосування в Конгресі. Навчання моделі Winnow передбачає коригування вагових коефіцієнтів на основі прогнозованих і фактичних результатів, при цьому значення альфа зазвичай встановлюється на рівні 2.0.
Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT та трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.
Індійські виробники та постачальники послуг використовують NVIDIA Omniverse для планування та автоматизації виробництва. Ola Electric та Reliance Industries використовують Omniverse для прискорення виходу на ринок та планування виробництва сонячних панелей, демонструючи потужність ШІ в обробній промисловості Індії.
Великі мовні моделі (ВММ) є універсальними, вони здатні трансформувати створення контенту та пошукові системи. Доповнена генерація пошуку (RAG) оптимізує виведення LLM, посилаючись на зовнішні бази знань, підвищуючи релевантність і точність.
Дізнайтеся, як розробляти точні експерименти за допомогою оптимізації в Python за допомогою покрокового керівництва. Підхід на основі оптимізації покращує статистичні висновки, зменшуючи експериментальні витрати в таких дисциплінах, як онкологія.