AlphaFold від Google DeepMind використовує штучний інтелект для прогнозування білкових структур, революціонізуючи відкриття ліків і вирішуючи біологічні загадки. Ця технологія вже отримала Нобелівську премію і зробила значний прогрес у розумінні складних структур, таких як комплекс ядерних пор.
Автори та редактори тепер можуть легко орієнтуватися в процесі публікації завдяки новому посібнику з використання редактора блоків WordPress для The Digital Sandbox. Важливі компоненти, такі як заголовки та субтитри, підкреслюються для безперешкодної роботи над текстом.
Amazon Bedrock спрощує створення високоякісних категоріальних базових даних для моделей ML, скорочуючи витрати і час. Використовуючи XML-теги, він створює збалансований набір даних міток, як показано на реальному прикладі прогнозування категорій допоміжних кейсів.
EduFi пропонує низькопроцентні студентські кредити в Пакистані, що розширює доступ до коледжів для багатьох. Компанія використовує ШІ для кредитного скорингу та систему «Вчись зараз, плати пізніше», що полегшує фінансовий тягар.
Великі мовні моделі (ВММ) тепер можуть обробляти текст, зображення та аудіо, відкриваючи нові можливості в освіті та бізнесі. gpt-4o - це перша справжня мультимодальна ВММ, що дозволяє природно взаємодіяти з відеоконтентом і створювати персоналізовані навчальні матеріали.
Amazon Bedrock пропонує міжрегіональний висновок для ШІ-моделей, але суворий контроль доступу може обмежити його функціональність. Дізнайтеся, як змінити елементи керування, щоб увімкнути безперебійне міжрегіональне виведення та підвищити продуктивність, на практичних прикладах. Ця функція оптимізує використання ресурсів і продуктивність за рахунок автоматичної маршрутизації трафіку між кілько...
Стаття: «Нейромережева квантильна регресія з використанням C#». Унікальним підходом до регресії машинного навчання є квантильна регресія, особливо корисна для сценаріїв зі значними наслідками недопрогнозування. Використовуючи спеціальну функцію втрат, нейромережева квантильна регресія має на меті передбачити значення до заданого квантиля, пропонуючи перспективний метод точного прогнозування.
Кембриджське дослідження виявило ефективність ШІ в діагностиці захворювань, що потенційно може скоротити час діагностики целіакії. Целіакія, на яку страждають майже 700 000 людей у Великобританії, часто потребує років для встановлення точного діагнозу.
Дизайнери Алекс (Цянь) Ван та Елі Руойонг Хонг обговорюють проблеми перекладу висококонтекстних мов, таких як китайська та японська, за допомогою технології Gen AI. Вони розробили розширення для браузера на основі Gen AI, щоб підвищити точність і контекстність перекладу, усуваючи обмеження традиційних інструментів, таких як Google Translate.
Amazon SageMaker Canvas пропонує робочі процеси ML без коду, але для деяких проектів можуть знадобитися зовнішні залежності. Дізнайтеся, як включити користувацькі сценарії та залежності з Amazon S3 у робочі процеси SageMaker Canvas для розширеної підготовки даних і розгортання моделей.
Data Scientist досліджує LangChain та LangGraph для створення агентів штучного інтелекту. Використання n8n для легкого розгортання диспетчерської вежі на базі штучного інтелекту в аналітиці ланцюгів поставок.
У потужному романі-антиутопії, номінованому на Жіночу премію, Сара Хуссейн потрапляє до в'язниці за те, що може вчиняти злочини за допомогою системи безпеки зі штучним інтелектом. Попри те, що Сара - звичайна музейна архівістка, її «оцінка ризику» призводить до того, що вона потрапляє до жіночої в'язниці, де її доля перебуває в руках охоронців.
Amazon SageMaker JumpStart пропонує заздалегідь підготовлені моделі та нові можливості для безпечного створення, управління та налаштування моделей ML. Покращені функції приватного хабу дозволяють підприємствам балансувати між стандартизацією та кастомізацією для успішного впровадження ШІ.
ML Uncertainty: пакет Python для вирішення проблеми відсутності кількісної оцінки невизначеності в популярному програмному забезпеченні ML. Призначений для оцінки невизначеностей у прогнозах за допомогою лише кількох рядків коду, що робить його недорогим в обчислювальному плані і застосовним до реальних сценаріїв з обмеженими даними.
Генеративний ШІ на чолі з моделлю SD3.5 Large від Stability AI трансформує створення ігрового середовища завдяки високоякісній генерації різноманітних зображень. Ця інновація прискорює цикли проектування і дає користувачам можливість створювати захоплюючі віртуальні світи, обіцяючи нову еру ігрової творчості за допомогою ШІ.