Генеративний ШІ, особливо Retrieval Augmented Generation (RAG), трансформує галузі, надаючи персоналізований досвід за допомогою зовнішніх джерел знань. Додатки RAG на Amazon SageMaker JumpStart з використанням Facebook AI Similarity Search (FAISS) оптимізують результати роботи генеративного ШІ з економічною вигодою та швидшою ітерацією.
Трамп призначив Девіда Сакса, колишнього головного операційного директора PayPal, на посаду керівника відділу штучного інтелекту та криптовалюти Білого дому, нагороджуючи великих донорів політичною владою. Сакс, інсайдер Кремнієвої долини, організував збір коштів, який приніс понад 12 мільйонів доларів для кампанії Трампа.
Автоматизація наукової кодової документації за допомогою GPT для оптимізації робочих процесів. Мета: Ефективний і послідовний перехід від коду до комплексних документів.
Навчіться спілкуватися з зображеннями за допомогою Llama 3.2-Vision, найсучаснішої мультимодальної LLM від Meta. Вивчіть її можливості розпізнавання тексту та міркувань на ноутбуці Colab для локального виконання.
AWS наголошує на відповідальному ШІ, підвищуючи цінність бізнесу завдяки довірі та інноваціям. Сертифікація ISO/IEC 42001 та Amazon Bedrock Guardrails підвищують прозорість і безпеку послуг ШІ.
Amazon Bedrock Model Distillation забезпечує високу точність менших, економічно ефективних моделей штучного інтелекту завдяки перенесенню знань з передових моделей. Ця функція автоматизує процес, забезпечуючи ефективність, оптимізацію витрат і розширену кастомізацію для різних сценаріїв використання.
ШІ-програма GenCast від Google DeepMind перевершила прогноз ENS від ECMWF, передбачивши погоду та шляхи ураганів на 20% точніше. GenCast пропонує швидші та точніші щоденні прогнози погоди, що є багатообіцяючою розробкою для моніторингу погоди.
Створіть універсального LLM-агента для різних сценаріїв використання. Виберіть правильну модель і визначте логіку управління для оптимальної продуктивності та адаптивності.
Профілювання клієнтів розвивається завдяки векторним рекомендаціям на основі зразків, як-от Pinterest's Pinnersage, що пропонують користувачеві індивідуальний вибір. Ці алгоритми спрощують рекомендації, перетворюючи зразки на вектори, покращуючи залучення користувачів.
Стівен Моффат і Рассел Т Девіс застерігають від надмірного використання ШІ в креативних індустріях, побоюючись зниження якості. Різдвяний спецвипуск «Доктора Хто» на BBC1 залишається довгоочікуваною подією для фанатів.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили методику під назвою Score Distillation, яка дозволяє створювати високоякісні 3D-форми з 2D-моделей генерації зображень, покращуючи реалістичність без дорогого перенавчання. Цей прорив розширює потенціал ШІ для допомоги дизайнерам у створенні реалістичних 3D-моделей, представлений на Конференції з нейронних систем обробки інформації.
Массачусетський технологічний інститут справив значний вплив на COP16, продемонструвавши дослідження біорізноманіття та взявши участь у ключових дискусіях щодо глобальних цілей. Програма ESI NCS підтримала коаліції латиноамериканських міст у просуванні цілей KMGBF за допомогою різномасштабних дій та природоохоронних зусиль на рівні громад.
Звіт попереджає, що бум ШІ принесе користь технологічним гігантам, але творцям загрожує втрата доходів без політичного втручання. Музичний сектор втратить 25% доходу, аудіовізуальний сектор - понад 20%, оскільки ринок генеративного ШІ зросте до 64 млрд євро до 2028 року.
Інженери Массачусетського технологічного інституту випустили DrivAerNet++ - набір даних з 8000 проектів автомобілів для ШІ, щоб швидко покращити аеродинаміку автомобілів, скоротивши витрати на дослідження та розробки. Цей набір даних може призвести до створення більш економних автомобілів та електромобілів з більшим запасом ходу, прискорюючи автомобільні інновації для сталого майбутнього.
Регресія AdaBoost поєднує в собі слабкі методи навчання, такі як дерево рішень, k-NN та лінійна регресія. Результати показують, що нейронна мережа є найкращою за точністю прогнозування.