Основні моменти статті: "Обернення матриці з нуля за допомогою SVD декомпозиції на C#" в Microsoft Visual Studio Magazine. Важливість у машинному навчанні, реалізація алгоритму SVD у C# для обернення матриць".
Конференція NVIDIA GTC 2024 у Сан-Хосе обіцяє бути горнилом інновацій з 900+ сесіями та 300 експонатами, в яких візьмуть участь такі гіганти індустрії, як Amazon, Ford, Pixar та інші. Не пропустіть панель Transforming AI Panel з першими архітекторами нейронної мережі-трансформера, а також мережеві заходи та найсучасніші виставки, які допоможуть вам залишатися на крок попереду в галузі ШІ.
Stability AI представляє Stable Diffusion 3, передову модель синтезу зображень, яка обіцяє підвищену якість і точність генерації тексту. Сімейство моделей з відкритими вагами охоплює від 800 мільйонів до 8 мільярдів параметрів, що дозволяє локально розгортати їх на різних пристроях і кидати виклик пропрієтарним моделям, таким як DALL-E 3 від OpenAI.
Google призупиняє функцію синтезу зображень Gemini AI через неточне зображення різноманітності, що викликає суперечки та теорії змови. Критики звинувачують Google у переписуванні історії та дискримінації білих людей.
GeForce NOW святкує 4-ту річницю з новими іграми, такими як Tales of Arise та Nightingale. Отримайте доступ до понад 1800 ігор, включаючи Cyberpunk 2077 та Assassin's Creed Valhalla, у хмарі для безперебійного ігрового процесу.
Основні моменти статті: OpenUSD та NVIDIA Omniverse трансформують робочі процеси в 3D для дизайнерів. Програмне забезпечення Rhino 3D тепер підтримує експорт OpenUSD, що розширює можливості САПР. Такі художники, як Langgner & Schwartz, використовують OpenUSD для безперебійних процесів проектування та досліджень.
Користувачі ChatGPT повідомляють про дивні результати, порівнюючи ШІ-помічника з "інсультом" і "божевіллям". OpenAI вирішує цю проблему, підкреслюючи людську схильність до антропоморфізації несправних великих мовних моделей.
Дієві кроки для зростання аналітичної зрілості організації: Замовкніть і слухайте. Інтерв'ю з користувачами, опитування, зустрічі в команді та спостереження за роботою дають цінну інформацію для вдосконалення.
Google представляє Gemma, нові мовні моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, з параметрами 2B і 7B. Моделі Gemma можуть працювати локально і натхненні потужними моделями Gemini.
Сучасні чат-боти забезпечують цілодобове обслуговування клієнтів у різних галузях, пропонуючи відповіді в режимі реального часу кількома мовами. Інтеграція з базами знань покращує персоналізовані, контекстні відповіді, використовуючи Retrieval Augmented Generation для підвищення релевантності та залучення користувачів.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту від провідних компаній, таких як Meta і Cohere. Titan Image Generator створює реалістичні зображення з простих текстових підказок, а модель Multimodal Embeddings підвищує точність пошуку, розуміючи текст і зображення.
ZOO Digital революціонізує локалізацію контенту завдяки автоматизованій діалогізації за допомогою Amazon SageMaker, скорочуючи ручну працю та час. Компанія ZOO Digital, якій довіряють провідні представники індустрії розваг, прагне здійснювати локалізацію менш ніж за 30 хвилин завдяки масштабованим моделям машинного навчання.
Google перевершив сам себе, випустивши Gemini Ultra 1.0, а тепер і Gemini Pro 1.5, заявивши про кращу якість при менших обчисленнях. Gemini 1.5 може похвалитися найдовшим контекстним вікном серед усіх великомасштабних фундаментальних моделей, кидаючи виклик GPT-4 Turbo від OpenAI.
Основні положення статті: Категорії виявлення аномалій включають табличні дані, зображення та часові ряди. Для табличних даних зазвичай використовують кластеризацію за методом k-середніх та нейронний автокодер. Кодування "один-над-n-гарячим" пропонує унікальне рішення для категорійних даних при кластеризації за методом k-середніх, підвищуючи точність.
Основні моменти статті: Кластеризація за методом K-середніх є поширеною, але також використовуються інші методи, такі як DBSCAN, модель гауссової суміші та спектральна кластеризація. Кластеризація на основі самоорганізаційних карт (SOM) створює кластери на основі схожості. Реалізація на C# з використанням набору даних Penguin показує результати кластеризації.