Маніш Рагхаван використовує штучний інтелект для вирішення соціальних проблем, зокрема упередженості при прийомі на роботу, з метою пошуку кращих рішень. Його робота включає вдосконалення алгоритмічних інструментів скринінгу в охороні здоров'я та вивчення впливу алгоритмів соціальних мереж на користувачів.
Незалежні кандидати вимагають термінових дій щодо глибоких фейків та дезінформації, оскільки AEC попереджає про втручання штучного інтелекту у вибори. Покок і Чейні закликають до реформи політичної реклами в листі до прем'єр-міністра і міністра.
Кейр Стармер має на меті стимулювати використання ШІ в державному секторі для значних змін, плануючи створити зони зростання ШІ, такі як Калхем, Оксфордшир. Хелена Хортон з Guardian висловила занепокоєння щодо впливу на навколишнє середовище, який може спричинити впровадження ШІ.
Розробники та підприємства використовують NVIDIA Omniverse та OpenUSD для розвитку фізичного ШІ для автономних машин, таких як роботи та безпілотні автомобілі. NVIDIA Cosmos пропонує генеративні моделі ШІ для швидкого створення синтетичних даних для навчання систем фізичного ШІ, прискорюючи розробку для таких компаній, як Uber та XPENG.
Amazon Bedrock представляє Flows для генеративних робочих процесів ШІ та Agents для розгортання агентів ШІ на AWS. Багатооборотні діалоги покращують взаємодію з користувачем і контекстну обізнаність, трансформуючи додатки зі штучним інтелектом, такі як планувальник святкових поїздок від ACME Corp.
Британські ритейлери звертаються до автоматизації, наприклад, до електронних етикеток на полицях і роботів-пакувальників, щоб боротися зі зростанням витрат на робочу силу. Інвестиції в автоматизацію стали ключовою темою нещодавніх оновлень святкової торгівлі через підвищення мінімальної заробітної плати та внесків на національне страхування.
Трамп представив проект Stargate вартістю $500 млрд з OpenAI, Oracle і SoftBank для побудови інфраструктури штучного інтелекту, що створить 100 000 робочих місць.
Прогнозування ланцюгів поставок має вирішальне значення для бізнесу, який стикається з нестабільними ринками. SageMaker Canvas від Amazon Web Services пропонує безкодові ML-рішення для точного прогнозування в роздрібній торгівлі та виробництві споживчих товарів.
Широке використання штучного інтелекту потребує тисяч енергоємних центрів обробки даних, що створює виклики для енергетичної стійкості та пом'якшення наслідків зміни клімату. Дослідники Массачусетського технологічного інституту вивчають інноваційні рішення, включаючи малі атомні електростанції, щоб задовольнити зростаючий попит на електроенергію для центрів обробки даних.
Елісон П'ю з Університету Джона Гопкінса підкреслює незамінність людських стосунків у таких професіях, як медсестринство, де визнання страждань цінується вище за ефективність. Зворушливий досвід спілкування медсестри з бездомним чоловіком підкреслює важливість виділення часу на те, щоб по-справжньому бачити і піклуватися про інших у роз'єднаному світі.
Створіть інтелектуального помічника за допомогою Amazon Lex, баз знань Bedrock та ServiceNow для автоматизованої підтримки управління інцидентами. Підключіть чат-асистента Amazon Lex до баз знань Bedrock та ServiceNow для автоматизованої підтримки 24/7 та можливостей самообслуговування.
Стратегія роботи з даними має вирішальне значення для організацій, щоб розкрити цінність даних, аналітики та штучного інтелекту для бізнесу. Хибні уявлення та слабкий дизайн бізнес-стратегії заважають організаціям отримати конкурентну перевагу. Дженс пропонує посібник з переосмислення стратегії роботи з даними за допомогою фреймворку Playing to Win (Граючи на перемогу).
Користувач Python API ділиться досвідом використання Google Earth Engine для аналізу водного балансу Еквадору. Уроки про функції GEE та можливості машинного навчання для ефективного аналізу даних.
Інструмент штучного інтелекту Parlex може передбачати реакцію депутатів на політику, допомагаючи міністрам уникнути зворотної реакції. До складу пакету входить Humphrey, який допомагає визначити потенційні труднощі з членами парламенту.
Мовні моделі чудово справляються з різними завданнями, але мають проблеми з художньою інтерпретацією та створенням ASCII. Токенізація заважає LLM зрозуміти загальну картину, що призводить до комічних помилок, таких як смайлик, прийнятий за математичне рівняння.