Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Vxceed співпрацює з Amazon Bedrock для безпечних транспортних операцій

Vxceed інтегрує генеративний ШІ у свої рішення, запустивши LimoConnectQ з використанням Amazon Bedrock, щоб покращити взаємодію з клієнтами та підвищити операційну ефективність у безпечному управлінні наземним транспортом. Завдання: збалансувати інновації та безпеку, щоб відповідати суворим регуляторним вимогам для державних установ і великих корпорацій.

Socrates: Інновації в галузі штучного інтелекту від Qualtrics

Qualtrics є піонером в управлінні досвідом (XM) з можливостями штучного інтелекту, машинного навчання та NLP, що покращує зв'язки з клієнтами та підвищує їхню лояльність. Платформа Socrates від Qualtrics, що працює на базі Amazon SageMaker, стимулює інновації в управлінні досвідом за допомогою передових технологій машинного навчання.

Фірми, що займаються штучним інтелектом, повинні розкривати інформацію про використання авторського контенту: Лорди розглядають поправку до законопроекту про дані

Нова поправка до законопроекту про дані вимагає від ШІ-компаній розкривати інформацію про використання контенту, захищеного авторським правом, оскаржуючи раніше відхилену версію. Пропозиція колеги Бібана Кідрона спрямована на те, щоб обмежити використання ШІ-компаніями робіт, захищених авторським правом, без дозволу.

Розшифровка ШІ-трансформерів: Посібник для неспеціалістів

Стаття на Pure AI спрощує процес трансформації великих мовних моделей ШІ, використовуючи заводську аналогію, що робить його доступним для неінженерів і бізнес-професіоналів. Аналогія розбиває процес на такі етапи, як завантаження док-станції, сортувальники матеріалів і остаточна збірка, пропонуючи чітке розуміння того, як працюють трансформери.

Дилема Монті Холу: урок прийняття рішень

Проблема Монті Холу кидає виклик звичайній інтуїції у прийнятті рішень. Вивчаючи різні аспекти цієї головоломки з точки зору ймовірності, ми можемо покращити процес прийняття рішень на основі даних. Залишитися з початковим вибором чи змінити двері? Відповідь може вас здивувати.

Заряджайте свої моделі: Сила збірки

Пакування та бустінг є важливими методами ансамблю в машинному навчанні, що покращують точність Ансамблювання об'єднує прогнози з декількох моделей для створення потужних моделей, а пакування зменшує дисперсію, а бустінг ітеративно покращує роботу над помилками.

AlphaEvolve: Революційні алгоритми

Google DeepMind представив AlphaEvolve - систему штучного інтелекту, яка еволюціонує код, відкриваючи нові алгоритми для кодування та аналізу даних. Використовуючи генетичні алгоритми та Gemini Llm, AlphaEvolve підказує, мутує, оцінює та створює код для оптимальних рішень.

Революція в аналізі банківських документів за допомогою LLaMA-Factory на Amazon SageMaker

Банки борються з неефективністю обробки документів, але рішення SuperAcc на основі штучного інтелекту від Apoidea Group скорочує час обробки більш ніж на 80%. Передові системи вилучення інформації SuperAcc спрощують залучення клієнтів, дотримання нормативних вимог і цифрову трансформацію в банківському секторі.

Опановуємо математику машинного навчання

Математичні навички мають вирішальне значення для дослідницьких посад у таких компаніях, як Deepmind і Google Research, тоді як промислові посади вимагають меншої глибини знань. Вища освіта корелює з вищими заробітками у сфері машинного навчання.

Максимізуйте точність LLM з EoRA

Квантування зменшує використання пам'яті у великих мовних моделях завдяки перетворенню параметрів у формати нижчої точності. EoRA покращує точність 2-бітового квантування, роблячи моделі до 5.5 разів меншими, зберігаючи при цьому продуктивність.

Розшифровка формату файлу Parquet

Apache Parquet змінює правила гри у сфері зберігання даних, пропонуючи стиснення даних, стовпчасте зберігання, гнучкість мови, формат з відкритим вихідним кодом та підтримку складних типів даних. На відміну від традиційного зберігання на основі рядків, підхід Parquet на основі стовпців дозволяє пришвидшити операції зчитування даних, оптимізуючи робочі навантаження аналітики.

Рецепти HyperPod для налаштування моделі DeepSeek-R1 671b

Модель DeepSeek AI DeepSeek-R1 з 671 мільярдом параметрів демонструє потужні можливості навчання з кількох пострілів, що дозволяє налаштовувати її для різних бізнес-додатків. Рецепти SageMaker HyperPod спрощують процес тонкого налаштування, пропонуючи оптимізовані рішення для організацій, які прагнуть підвищити продуктивність та адаптивність моделі.

Республіканська партія наполягає на 10-річній забороні державного регулювання ШІ

Американські республіканці прагнуть заблокувати закони штатів, що регулюють ШІ, на 10 років у бюджетному законопроекті, щоб запобігти обмеженням на автоматизовані системи прийняття рішень. Запропоноване положення законопроекту Палати представників обмежить будь-яке державне або місцеве регулювання моделей або систем штучного інтелекту, за винятком випадків, коли воно спрямоване на сприяння роз...