Amazon Bedrock Data Automation (BDA) спрощує вилучення структурованих даних із різноманітних документів за допомогою настроюваних шаблонів. Оптимізація інструкцій у шаблонах підвищує точність без необхідності окремого налаштування моделі, що кардинально змінює підхід до вилучення полів із документів.
Літня розпродаж GeForce NOW пропонує знижку до 70 доларів на 12-місячну підписку, що забезпечує миттєвий доступ до високопродуктивних хмарних ігор на будь-якому пристрої. Приємною новиною є те, що до GeForce NOW додається гра Guild Wars 3, що покращить враження від MMORPG для гравців.
Стаття Л. Л. Терстоуна 1927 року, присвячена моделям випадкової корисності, заклала основи для розуміння людських уподобань. Нещодавні дослідження фахівців Массачусетського технологічного інституту (MIT) відкривають нові перспективи та можливості вдосконалення цих моделей.
Цзяо Цзіньхуа призначено керівником кафедри міських досліджень та планування Массачусетського технологічного інституту (MIT), яка відома своєю роллю у формуванні глобальних систем мобільності та налагодженні зв’язків між науковими дослідженнями та державною політикою. Співпраця Цзяо з провідними транспортними агентствами по всьому світу та заснування ним Ініціативи з мобільності MIT підкреслюю...
Команда Google AI спільно з дослідниками DeepMind презентувала DiffusionGemma — модель для генерації тексту. Вона використовує метод дифузії тексту, що забезпечує в 4 рази швидшу паралельну генерацію на графічних процесорах. Ця модель з 26 мільярдами параметрів (MoE) підтримує понад 140 мов із контекстним вікном у 256 тисяч токенів.
Компанія Ferveret, заснована Резою Азізіаном і Маттео Буччі з Массачусетського технологічного інституту (MIT), революціонізує систему охолодження центрів обробки даних завдяки своїй безводяній енергоефективній системі. Їхнє рішення Adaptive Phase Cooling підвищує енергоефективність обчислювальних потужностей на 15% і дозволяє центрам обробки даних отримувати на 35% більше токенів від моделей ш...
«Neuron Agentic Development» дає інженерам у галузі машинного навчання можливість писати оптимізовані ядра з урахуванням особливостей апаратного забезпечення без глибоких знань в архітектурі. Цей пакет містить інструменти для написання, налагодження, профілювання та аналізу ядер NKI на платформах AWS Trainium та AWS Inferentia.
Регресія RANSAC виявляє винятки в навчальних даних для отримання кращих результатів лінійної регресії. Демонстрація на наборі даних про діабет показує, що RANSAC демонструє гірші результати порівняно зі звичайною лінійною регресією.
Роботаксі стають реальністю завдяки безпілотним поїздкам у містах по всьому світу, зокрема завдяки співпраці таких компаній, як Uber та Autobrains у Мюнхені, Foxconn на Тайвані та VinFast у Південно-Східній Азії. Операційна система Halos від NVIDIA кардинально змінює рівень безпеки роботаксі завдяки сертифікованій базі ОС та стандартизованим інтерфейсам для транспортних засобів на базі штучног...
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, дедалі частіше використовуються для споживання новин. Дослідження Массачусетського технологічного інституту (MIT) виявляє парадокс залежності від штучного інтелекту: без допомоги ШІ користувачі гірше розпізнають дезінформацію.
Amazon Quick та New Relic оптимізують процес сортування інцидентів шляхом створення спеціального помічника-агента, що прискорює вирішення проблем та знижує ризики. Цей агент координує розслідування, аналіз першопричин та створення завдань за допомогою єдиного запиту, скорочуючи середній час вирішення проблеми.
Нова технологія оптимізує процес прийому первинних повідомлень про страхові випадки (FNOL) для страхових експертів, скорочуючи кількість рутинних завдань та підвищуючи ефективність роботи. Система «вільні руки» поєднує Strands Agents SDK та Amazon Bedrock для швидшої та точнішої обробки страхових випадків.
Дослідження, проведене компанією Perplexity спільно з Гарвардським університетом, показує, що штучний інтелект трансформує сферу інтелектуальної праці, підвищуючи ефективність та рівень впровадження. Згідно з результатами дослідження, автономна робота комп’ютера дозволяє заощадити час та підвищити рівень задоволеності користувачів порівняно з пошуковими системами.
Фізична штучна інтелектуальна система переходить від етапу досліджень до промислового застосування, причому перед впровадженням роботи навчаються в високоточних симуляціях. Штучний інтелект Amazon SageMaker оптимізує обчислювальну інфраструктуру для навчання роботів методом підкріплення, забезпечуючи відмовостійкість за допомогою SageMaker HyperPod.
Для прогнозування числових значень порівнюються методи регресії на основі машинного навчання, такі як регресія з ядром-ріджем (KRR) та регресія на опорних векторах (SVR). Новий підхід, що поєднує KRR та SVR, дозволяє отримати спрощену модель, яка поєднує переваги обох методів, що продемонстровано на прикладі реалізації на мові C#.