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

Дослідження баз знань Amazon Bedrock: Занурення у сховища векторних даних

Клієнти використовують генеративний ШІ, як-от Amazon Bedrock, для різних сценаріїв використання. Векторні бази даних допомагають вирішувати проблеми та підвищувати ефективність додатків генеративного ШІ, забезпечуючи масштабовану обробку та пошук даних.

Покращення рекомендацій новин: Оцінка змішаними методами

DER SPIEGEL розробляє систему рекомендацій новин, використовуючи змішаний підхід для оптимізації персоналізації контенту. Поєднуючи історичні дані про кліки з опитуваннями користувачів, вони прагнуть краще зрозуміти та спрогнозувати поведінку читачів для покращення рекомендацій.

Забезпечення безпечного автономного водіння: Висновки панелі NVIDIA AI Summit

Експерти галузі на NVIDIA AI Summit обговорили безпеку AV, правила та технологічні досягнення, підкресливши важливість підвищення безпеки дорожнього руху за допомогою безперервних циклів розробки та нових інструментів симуляції. Партнерство MITRE з компанією Mcity для створення віртуальної платформи валідації AV з використанням API NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX стало ключовим моментом заходу.

NotebookLM: Майбутнє подкастингу?

NotebookLM представляє Аудіоогляди - функцію, яка перетворює будь-який контент на захоплюючі дискусії в стилі подкастів з ведучими зі штучним інтелектом. Користувачі можуть легко створювати персоналізовані навчальні матеріали та інтерактивні аудіоогляди лише одним кліком.

Швидше розбиття на розділи з циклічним алгоритмом розбиття

Нова схема «циклічного розбиття» мінімізує перестановки значень для ефективних алгоритмів розбиття послідовностей. Експериментальне порівняння зі схемою Хоара у наступних розділах.

Підвищення ефективності телекомунікаційних запитань та відповідей за допомогою моделей Клода від Anthropic

SK Telecom співпрацює з AWS GenAIIC, щоб налаштувати моделі Anthropic Claude для специфічних телекомунікаційних запитань і відповідей, використовуючи Amazon Bedrock, підвищуючи точність і обґрунтованість знань. Партнерство має на меті надавати стислі відповіді, правильно посилатися на посилання та підтримувати бажаний тон і стиль SKT у відповідях, використовуючи кастомізацію моделі та синтетич...

Скандал зі штучним інтелектом потряс сімейний суд Мельбурна

Мельбурнський адвокат зіткнувся зі скаргами за використання програмного забезпечення зі штучним інтелектом для створення фальшивих посилань на справи, що призвело до затримки слухань. Анонімний адвокат надав неточний список попередніх справ у сімейному судовому спорі.

Безпечне керування скануванням ACL в Amazon Q Business

Amazon Q Business представляє нову функцію перемикання ACL для адміністраторів, щоб увімкнути/вимкнути сканування ACL для роз'ємів джерел даних. Перевірка за списком ACL забезпечує безпечний та ефективний пошук контенту з дотриманням політик контролю доступу, але може бути вимкнена за певних обставин для дотримання нормативних вимог.

Освоїти k-NN класифікацію за допомогою C#

Короткий зміст статті: Реалізація k-NN класифікації за допомогою C# в Microsoft MSDN Magazine демонструє простоту та інтерпретованість методу k-найближчих сусідів. Незважаючи на чутливість до навчальних даних, він пропонує просту реалізацію та вражаючу точність результатів.

Переходимо від Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics, сервіс для виявлення ML-аномалій від Amazon, припиняє підтримку 10 жовтня 2025 року. Клієнти можуть перейти на альтернативні сервіси AWS, такі як Amazon OpenSearch, CloudWatch, Redshift ML для виявлення аномалій.

Найшвидша модель генерації зображень на комп'ютерах зі штучним інтелектом RTX

Black Forest Labs представляє FLUX. 1 AI для генерації зображень, оптимізований для графічних процесорів GeForce RTX і NVIDIA RTX. FLUX. 1 вирізняється швидким відтворенням точної анатомії людини та розбірливого тексту всередині зображень, пропонуючи три варіанти для різних потреб користувачів.

Майстерність роботи з розміром вибірки

A/B-тестування vs. відкидання висновків: Вибір правильного розміру вибірки. Порівняння двох груп в A/B-тестуванні або вибір репрезентативної вибірки для відкидання висновків має вирішальне значення для отримання об'єктивних результатів. Розуміння метрик успіху, таких як пропорції або абсолютні цифри, є ключовим для точного експериментування.