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

Підвищення ефективності робочого процесу ML: Представляємо простори SageMaker Studio та інструменти генеративного ШІ

Amazon SageMaker Studio тепер пропонує повністю керований редактор коду на основі Code-OSS, а також JupyterLab та RStudio, що дозволяє розробникам ML налаштовувати та масштабувати свої IDE за допомогою гнучких робочих просторів під назвою Spaces. Ці простори забезпечують постійне зберігання даних і конфігурацію часу виконання, підвищуючи ефективність робочого процесу і дозволяючи безперешкодно...

Революція в доступності: Інноваційний підхід лабораторії SiBORG з OpenUSD та NVIDIA Omniverse

Метью Шварц (Mathew Schwartz), доцент Технологічного інституту Нью-Джерсі, використовує NVIDIA Omniverse та OpenUSD, щоб допомогти дизайнерам вирішити проблему доступності при проектуванні будівель. Команда Шварца розробила код з відкритим вихідним кодом, який генерує складний графік доступності, забезпечуючи зворотній зв'язок з рухами людини та витратами енергії. За допомогою Omniverse дизайн...

Випадковий GFN-четвер: The Day Before, Avatar та Ori приєднуються до бібліотеки GeForce NOW!

GeForce NOW додає 17 нових ігор, включаючи The Day Before і Avatar: Frontiers of Pandora, і тепер понад 500 ігор підтримують RTX ON. Учасники програми Ultimate можуть випробувати кінематографічну трасування променів і стрімінг з роздільною здатністю до 4K, в той час як учасники програми Priority можуть будувати і виживати в 1080p і 60 кадрів в секунду.

Mixtral 8x7B: французький штучний інтелект, який кидає виклик OpenAI

Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.

Від слів до реальності: Зростання покоління "текст - САПР

Розвиток технологій перетворення тексту в зображення на основі штучного інтелекту призвів до появи великої кількості зображень низької якості, що викликало скептицизм і дезорієнтацію. Однак з'явилося нове явище - перетворення тексту в САПР за допомогою ШІ, в якому лідирують такі великі гравці, як Autodesk, Google, OpenAI та NVIDIA.

Запобігання галюцинаціям ШІ: Використання векторної бази даних Pinecone та Llama-2 для розширеної генерації пошукових запитів

Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...

Оптимізуйте MLOps за допомогою конвеєрів Amazon SageMaker та дій на GitHub

MLOps має важливе значення для інтеграції моделей машинного навчання в існуючі системи, а Amazon SageMaker пропонує такі функції, як конвеєри та реєстр моделей, щоб спростити цей процес. У цій статті наведено покрокову інструкцію зі створення власних шаблонів проектів, які інтегруються з GitHub та GitHub Actions, що дозволяє ефективно співпрацювати та розгортати моделі машинного навчання.

NANA: АІ-реєстратор Moonshine Studio революціонізує привітання гостей

3D-художник Moonshine Studio Ерік Чанг (Eric Chiang) створює віртуального асистента на ім'я NANA зі штучним інтелектом, використовуючи можливості GPU-прискорення та відеокарту GeForce RTX 4090. Драйвери NVIDIA Studio тепер підтримують плагін Reallusion iClone AccuFACE та інші вдосконалення, а конкурс #WinterArtChallenge запрошує художників ділитися своїми творіннями на зимову тематику, щоб отр...

Виявлення прихованих закономірностей: Кластеризація спектральних даних у C#

Спектральна кластеризація - це складна техніка машинного навчання, яка виявляє закономірності в даних. Її реалізація включає в себе обчислення матриць афінності та лапласіанських матриць, власних векторів та виконання кластеризації за методом k-середніх.

Прискорення трансформації TechCo Vodafone: Навички ML з AWS DeepRacer та Accenture

Vodafone трансформується в TechCo до 2025 року, плануючи залучити 50% своєї робочої сили до розробки програмного забезпечення та надавати 60% цифрових послуг власними силами. Щоб підтримати цей перехід, Vodafone уклав партнерство з Accenture та AWS для створення хмарної платформи та взяв участь у конкурсі AWS DeepRacer, щоб покращити свої навички машинного навчання.

Розкриття потенціалу мовних моделей: Методи автоматичного узагальнення

У нашому світі, де панують дані, узагальнення має важливе значення, заощаджуючи час і покращуючи процес прийняття рішень. Він має різні застосування, включаючи агрегацію новин, узагальнення юридичних документів і фінансовий аналіз. З розвитком НЛП і штучного інтелекту такі методи, як екстрактивне та абстрактне узагальнення, стають все більш доступними та ефективними.

FTC попереджає про шахрайство з QR-кодами: Захистіть свій смартфон та особисту інформацію

Федеральна торгова комісія США застерігає від шахрайства з використанням QR-кодів, які можуть заволодіти смартфонами, зняти шахрайські платежі або отримати особисту інформацію. Шахраї використовують QR-коди на кіосках для паркування, що призводить до появи сайтів-двійників, які переказують кошти на шахрайські рахунки.

Суперечлива функція штучного інтелекту в Dropbox викликає занепокоєння щодо конфіденційності

Dropbox зіткнувся з негативною реакцією після того, як увімкнув налаштування за замовчуванням, яке дозволяє передавати дані користувачів до OpenAI для пошуку за допомогою штучного інтелекту, але запевняє, що дані передаються лише при активному використанні та видаляються протягом 30 днів. Генеральний директор Dropbox Дрю Х'юстон вибачається за плутанину і підкреслює, що жодні дані користувачів...

Розблокування впливу: Подолання перешкод у проєктах з даними

Проекти збору даних часто не досягають реального впливу через такі макроелементи, як наявність даних, набір навичок, часові рамки, організаційна готовність та політичне середовище. Наявність і доступність відповідних даних має фундаментальне значення, і якщо дані є недосяжними, доцільність проекту слід переглянути.

Революційна доставка "останньої милі": Оптимізація управління робочою силою за допомогою Amazon Forecast та крокових функцій AWS

Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.