Генеративний ШІ від Stability AI трансформує створення візуального контенту для медіа, реклами та індустрії розваг. Нові моделі Amazon Bedrock пропонують покращені можливості перетворення тексту на зображення, підвищуючи креативність та ефективність маркетингу та сторітелінгу.
Zalando вирішує проблеми ціноутворення зі знижками за допомогою алгоритмічних рішень для оптимальних знижок і максимізації прибутку. Підхід «прогнозуй, а потім оптимізуй» використовує минулі дані для визначення попиту на рівні товару та рівня запасів, покращуючи навчальні множини для точних прогнозів, що залежать від знижок.
Генеративний ШІ революціонізує підтримку клієнтів завдяки агентам Amazon Bedrock Agents, інтегруючи API корпоративних даних для персоналізованих відповідей. Приклад роздрібного продавця автозапчастин демонструє, як агенти ШІ покращують взаємодію з клієнтами, отримуючи доступ до API інвентаризації та каталогів, миттєво надаючи детальну інформацію.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили метод ефективного групування генів, використовуючи лише дані спостережень, що дозволяє виявити основні причинно-наслідкові зв'язки. Ця методика може призвести до більш точного лікування хвороб завдяки визначенню потенційних генних мішеней у більш точний та економічно ефективний спосіб.
Amazon Bedrock Prompt Management спрощує створення та інтеграцію підказок для кращих відповідей ШІ. Нові функції включають структуровані підказки та інтеграцію з API для безперешкодного використання.
Генеративний ШІ відкриває нові можливості, але фахівці з обробки даних стикаються з труднощами при розробці інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.
Hearst подолав виклики CCoE за допомогою генеративного AI-асистента для управління хмарними технологіями, що самообслуговується. Amazon Q Business масштабував найкращі практики, звільнивши CCoE для виконання важливих завдань.
Лінійна регресія є ключовою моделлю для розуміння більш складних моделей, таких як великі мовні моделі. Дізнайтеся, як крок за кроком реалізувати лінійну регресію на прикладі набору даних Boston Housing у Python.
Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.
Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG) - це ключовий алгоритм виділення ознак для задач виявлення та розпізнавання об'єктів, що використовує величину та орієнтацію градієнта для створення значущих гістограм. Алгоритм HOG передбачає обчислення градієнтних зображень, створення гістограм градієнтів і нормалізацію для зменшення варіацій освітлення.
Моделі ML можуть розробляти оптимальні клієнтські подорожі, поєднуючи глибоке навчання з методами оптимізації. Традиційні моделі атрибуції не справляються з цим завданням через позиційну атрибуцію, контекстну сліпоту та статичні значення каналів.
Ентузіасти штучного інтелекту інтегрують великі мовні моделі в робочі процеси, використовуючи такі програми, як Obsidian, і плагіни, такі як Text Generator і Smart Connections. Підключивши Obsidian до LM Studio, користувачі можуть генерувати нотатки за допомогою LLM з параметрами 27B, прискореного за допомогою RTX, для оптимізованого перегляду веб-сторінок і управління складними проектами.
Відео, створені штучним інтелектом, водночас смішні й тривожні, і потенційно можуть замінити 200 000 робочих місць у сфері розваг. Незважаючи на опозицію, митці з оптимізмом досліджують цифрові дива генеративного ШІ.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Університету Берклі та Орхуського університету розробили «PortaChrome» - портативну світлову систему, яка може змінювати колір і текстуру повсякденних предметів, дозволяючи користувачам відображати статистику здоров'я, розваги та модні дизайни з перепрограмованими поверхнями. Ця інновація використовує ультрафіолетові та RGB світлодіоди дл...
Дослідження показало, що популярні моделі генеративного ШІ, такі як GPT-4, можуть надавати точні маршрути руху в Нью-Йорку без справжньої внутрішньої карти. Дослідники розробляють нові метрики, щоб перевірити, чи справді великі мовні моделі розуміють світ.