Тім знайшов розраду в ChatGPT, використовуючи його як щоденник, щоб зорієнтуватися у своїх проблемах у шлюбі з Джилл. Чат-бот допоміг йому зрозуміти їхні розбіжності та керувати емоційними реакціями.
Лондонський офіс Google випромінює атмосферу стартапу, оскільки керуючий директор Деббі Вайнштейн досліджує комерційний потенціал штучного інтелекту на тлі антимонопольного законодавства США.
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.
Спеціальний плагін зі штучним інтелектом для Amazon Q Business від New Relic оптимізує реагування на інциденти та прийняття рішень, зменшуючи час простою та покращуючи якість обслуговування клієнтів. Він вирішує такі ключові проблеми, як перемикання інструментів, доступність знань та інтерпретація даних, надаючи командам можливість запобігати проблемам і підтримувати високу якість цифрового до...
Розробник ChatGPT визнав помилку у позначенні імені, що спричинило галас у соціальних мережах через інцидент з Девідом Майєром.
Amazon Q Business, генеративний асистент штучного інтелекту, інтегрується з QuickSight для уніфікованого діалогового досвіду в структурованих і неструктурованих джерелах даних. Інтеграція дозволяє отримувати дані та візуалізації з QuickSight в режимі реального часу, що підвищує точність і простоту відповідей, які надає Amazon Q Business.
NVIDIA представляє професійні сертифікати для фахівців з інфраструктури та операцій ШІ, пропонуючи структуровані шляхи для вдосконалення навичок. Сертифікати надають фахівцям передові навички роботи з інфраструктурою та операціями ШІ, що покращують перспективи кар'єрного росту.
Chronos-Bolt в серії AutoGluon-TimeSeries пропонує більш швидке прогнозування з нульового пострілу, ніж традиційні моделі, перевершуючи статистичні та базові показники глибокого навчання. Заснований на архітектурі T5, він у 250 разів швидший і в 20 разів ефективніше використовує пам'ять, ніж оригінальні моделі Chronos, забезпечуючи точні прогнози.
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробляють фотонний чіп для глибоких нейромережевих обчислень, досягаючи високої швидкості та точності. Чіп може революціонізувати глибоке навчання для таких застосувань, як лідар та високошвидкісні телекомунікації.
Генеруйте синтетичні дані для регресії машинного навчання за допомогою нейронної мережі із заданими параметрами. Спростіть генерацію складних даних за допомогою настроюваної функції на C#.
Дізнайтеся, як використовувати мережеву науку та Python для створення карти зв'язків між персонажами популярного серіалу Arcane з всесвіту League of Legends на Netflix. Витягуючи дані про персонажів та візуалізуючи мережу, ви зможете застосувати ці навички до будь-якої складної системи, а не лише до серіалу Arcane.
Amazon SageMaker Fast Model Loader скорочує час розгортання LLM у 15 разів завдяки потоковому завантаженню ваг моделей з Amazon S3. Ця інновація трансформує розгортання LLM, пропонуючи швидший час завантаження для більш ефективних додатків ШІ.
Агенти штучного інтелекту - це динамічні об'єкти, які у 2024 році революціонізують розгортання, конфігурацію та моніторинг мереж. Вони адаптуються, міркують і діють автономно, покращуючи процес прийняття рішень і реагування в режимі реального часу.
Доцентка Массачусетського технологічного інституту Кетрін Д'Ігнаціо застосовує дані для вирішення соціальних проблем, надаючи громадянам аргументи на основі даних. Її робота над дослідженням фемініциду призвела до створення інноваційних інструментів штучного інтелекту та книги «Підрахунок фемініциду», яка підвищила обізнаність у всьому світі.
Зростає занепокоєння щодо впливу великих мовних моделей (ВММ) на навколишнє середовище. Приклад: Llama 3.1 405B від Meta вимагає величезних ресурсів, викидає тонни CO2. OpenAI стикається з фінансовими труднощами, оскільки витрати на виведення майже збігаються з загальним доходом.