Guardrail для Amazon Bedrock забезпечує відповідальне використання ШІ, оцінюючи вхідні дані користувача та відповіді моделі. API ApplyGuardrail пропонує простоту використання та від'єднання від фундаментальних моделей, що дозволяє створювати етичний контент.
Присвоєння експериментальних одиниць до методів лікування має вирішальне значення, але може бути складним завданням. Хеш-простори пропонують просте рішення для масштабованих, випадкових призначень.
Дослідники MIT CSAIL розробили RialTo - систему, яка створює цифрових двійників для швидшого та ефективнішого навчання роботів у певних умовах. RialTo покращила продуктивність роботів на 67% при виконанні різних завдань, легко справляючись з перешкодами та відволікаючими факторами.
Зараз ШІ пише кулінарні книги, як Тереза Джей Блер, з яскравими назвами та апетитними рецептами. Трохи більше ніж за тиждень Тереза опублікувала чотири книги, піднявши питання: Чи може ШІ справді відтворити кухарів-людей?
NVIDIA демонструє новітні технології штучного інтелекту на SIGGRAPH, включаючи інтерактивну цифрову людину «Джеймс» на базі NVIDIA ACE. Графічні процесори RTX забезпечують захоплюючий досвід і вдосконалення ШІ для творців завдяки вдосконаленим інструментам для створення контенту, таким як RTX Video HDR.
Прогнози моделі машинного навчання у виявленні шахрайства з кредитними картками, оцінені за допомогою матриці плутанини та метрик. Розуміння істинно позитивних, хибнопозитивних, хибнонегативних та істинно-негативних результатів має вирішальне значення для оцінки продуктивності моделі.
Керівники NVIDIA та Zoox обговорили інновації та співпрацю в галузі AV, підкресливши унікальний дизайн роботаксі Zoox та використання технологій NVIDIA для автономної роботи. Підхід Zoox, заснований на моделюванні, на базі графічних процесорів NVIDIA, прискорює розробку AV та підвищує безпеку і продуктивність своїх роботаксі.
OpenAI представляє розширений голосовий режим для абонентів ChatGPT Plus, що дозволяє вести природні розмови зі штучним інтелектом у режимі реального часу. Користувачі були вражені швидкою реакцією, емоційними підказками та реалістичним відтворенням голосу.
Інвестори демонструють невизначеність щодо акцій технологічних компаній, оскільки акції Nvidia та Microsoft падають, тоді як акції інших чипів зростають. Побоювання щодо надмірного ажіотажу навколо штучного інтелекту призвели до падіння акцій Nvidia на 7%, що викликає занепокоєння щодо напряму зростання ключових компаній.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили Thermometer - метод калібрування, пристосований до великих мовних моделей, що забезпечує точні та надійні відповіді на різноманітні завдання. Thermometer передбачає побудову меншої моделі на основі LLM, зберігаючи точність і водночас зменшуючи обчислювальні витрати, що в кін...
Впровадження нейромережевого автокодера для виявлення аномалій передбачає нормалізацію та кодування даних для точного прогнозування вхідних даних. Процес включає створення мережі з певними входами, виходами та прихованими вузлами, необхідними для уникнення надмірного або недостатнього пристосування.
Data Science Consulting: Подолання викликів у середовищі спільної роботи. Стратегії для успішної реалізації проектів. Усунення непорозумінь, браку розуміння та низької продуктивності.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як оптимізувати апаратне забезпечення для швидшого навчання GPT-2 на графічних процесорах NVIDIA, з інформацією про код синхронізації та налаштування розмірів пакетів для максимальної ефективності. Досягніть значного приросту швидкості (до 10 разів) за допомогою графічного процесора Nvidia серії Ampere.
LLM показують багатообіцяючі результати в оцінці генерації SQL, з оцінками F1 0.70-0.76 при використанні GPT-4 Turbo. Включення інформації про схему зменшує кількість помилкових спрацьовувань.
Програма підтримки розвитку LLM від AWS Japan допомагає інноваційним компаніям використовувати великі мовні моделі (LLM) для стимулювання прогресу та підвищення продуктивності. Двомовна стратегія навчання LLM компанії Ricoh демонструє, як організації трансформують можливості за допомогою генеративного штучного інтелекту на AWS.