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.
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...
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.
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.
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.
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.
Системи RAG покладаються на пошук за поколінням для магічних взаємодій ШІ. Ключовим моментом є надання ШІ заздалегідь оброблених відповідей для отримання точних відповідей.
Стівен Джонсон, відомий як дослідник програмного забезпечення, співпрацював з Google Labs над створенням NotebookLM, інструменту для ведення нотаток на основі штучного інтелекту. NotebookLM допомагає організовувати, узагальнювати та відповідати на запитання про інформацію, щоб покращити розуміння та впорядкувати творчий процес.
Qwen2-Audio перетворює аудіофайли на ноти за допомогою глибокого навчання. Трансформаторна модель Magenta досягає чудових результатів у транскрибуванні музики.
Свідомість штучного інтелекту, яку прогнозують до 2035 року, призведе до соціальних розривів, вважає філософ Джонатан Бірч. Уряди зустрічаються в Сан-Франциско для обговорення ризиків, пов'язаних зі штучним інтелектом.
Поточні схеми перехресної перевірки з використанням рухомих ящиків можуть вводити в оману. Потрібен новий підхід для кращого пояснення концепції.
Математика в сучасному машинному навчанні розвивається. Зрушення в бік масштабування розширює сферу застосовних математичних галузей, впливаючи на вибір дизайну.