Агенти Amazon Bedrock Agents спрощують розробку додатків для генеративного ШІ, розбиваючи завдання на частини та використовуючи FM. Взаємодія з людиною в циклі забезпечує безпечну та ефективну роботу агентів, а для валідації використовуються HITL-патерни.
Catboost представляє новий метод обчислення цільової статистики для категоріальних змінних, що дозволяє уникнути таких проблем, як розрідженість і проблеми з пам'яттю. Замінюючи одномоментне кодування на згладжене середнє, Catboost надає практичне рішення для реальних задач.
Використання правил в управлінні продуктами може допомогти боротися з шахрайством та утримувати вигідних клієнтів. Впровадження статичних правил може бути швидшим, більш зрозумілим і відповідним вимогам у таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я.
Організації застосовують мульти-LLM-підхід до генеративних додатків ШІ, що дозволяє створювати більш універсальні та ефективні моделі, пристосовані до конкретних завдань і вимог. Впровадження ефективної мульти-LLM-маршрутизації є ключем до спрямування підказок користувача до потрібного LLM для різноманітних випадків використання, від генерації тексту до складного аналізу, в різних галузях знань.
Трансформаторні LLM просунулися у виконанні завдань, але залишаються чорними скриньками. Нова стаття Anthropic про трасування ланцюгів має на меті розкрити внутрішню логіку LLM для інтерпретації.
ML-моделі повинні працювати у виробничому середовищі, яке може відрізнятися від локальної машини. Контейнери Docker допомагають забезпечити запуск моделей будь-де, покращуючи відтворюваність та співпрацю для науковців з даних.
Австралійська команда відроджує американського композитора Елвіна Люсьєра, викликаючи дискусії про штучний інтелект та авторство. Моторошна, красива симфонія, створена без участі живих музикантів.
Дональд Трамп підписує укази про стимулювання вугільної промисловості, викликаючи критику з боку екологів за ігнорування рішень щодо чистої енергії. Цей крок розглядається як задоволення попиту на електроенергію для центрів обробки даних, штучного інтелекту та електромобілів, але критики називають його регресивним.
Організації звертаються до синтетичних даних, щоб орієнтуватися на правила конфіденційності та дефіцит даних при розробці ШІ. Amazon Bedrock пропонує безпечну, відповідну вимогам і високоякісну генерацію синтетичних даних для різних галузей, вирішуючи проблеми та розкриваючи потенціал процесів, керованих даними.
Штучний інтелект у креативних індустріях порівнюють з фортепіано, потенціал штучного інтелекту в мистецтві ставлять під сумнів. Листівка Reform UK критикує збір сміття, пропонує наймати більше ботаніків для місцевих служб.
Amazon Bedrock тепер пропонує кешування підказок з моделями Claude 3.5 Haiku та Claude 3.7 Sonnet від Anthropic, що зменшує затримку до 85% та витрати на 90%. Позначайте певні частини підказок, які потрібно кешувати, оптимізуючи обробку вхідних токенів і максимізуючи економію коштів.
NVIDIA висвітлює досягнення фізичного ШІ під час Національного тижня робототехніки, демонструючи технології, що формують інтелектуальні машини в різних галузях. IEEE відзначає дослідників NVIDIA за новаторську роботу в області масштабованого навчання роботів, навчання з підкріпленням у реальному світі та втіленого ШІ.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та наскрізні робочі процеси RAG для створення точних генеративних додатків ШІ. Використовуйте структури папок S3 і фільтрацію метаданих для ефективної сегментації даних у єдиній базі знань, забезпечуючи належний контроль доступу між різними бізнес-підрозділами.
Навчання еволюційної оптимізації для Kernel Ridge Regression є перспективним, але обмежується точністю 90-93% через проблеми з масштабуванням. Традиційна матрична інверсна техніка перевершує за точністю та швидкістю.
Автоматизовані моделі оцінки (AVM) використовують штучний інтелект для прогнозування вартості житла, але невизначеність може призвести до дорогих помилок. AVMU кількісно оцінює надійність прогнозів, допомагаючи приймати більш розумні рішення при купівлі нерухомості.