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

Трансформація AWS Data Science в ракетних компаніях

Rocket Companies спрощує процес купівлі житла за допомогою штучного інтелекту, пропонуючи безперешкодний пошук, фінансування та обслуговування житла. Rocket модернізувала рішення для науки про дані на AWS, зменшивши кількість інцидентів на 99% та уможлививши 10 мільйонів щоденних рішень зі штучного інтелекту.

Розкрийте можливості Amazon Q Business на FSx для Windows

Amazon Q Business пропонує генеративний помічник зі штучним інтелектом для оптимізації завдань і прискорення вирішення проблем з корпоративними даними. Amazon FSx for Windows File Server забезпечує високопродуктивне зберігання файлів для додатків на базі Windows, легко інтегруючись з Amazon Q Business для безпечного та ефективного аналізу даних.

Samsung Galaxy S25: останній у своєму роді

Компактний Galaxy S25 від Samsung оснащений флагманським чипом і штучним інтелектом, пропонуючи максимальну продуктивність за меншу ціну. Звичайна модель відповідає моделі Ultra за потужністю і коштує 799 фунтів стерлінгів (€919/$800/A$1,399).

Катастрофа жорсткого диска Conda

Середовища Anaconda можуть займати багато місця у сховищі, але такі методи, як очищення кешу та архівування, можуть допомогти звільнити пам'ять. Дізнайтеся, як зменшити обсяг пам'яті за допомогою цих порад з керування пам'яттю.

Powering Creativity: Графічний процесор GeForce RTX 5070 Ti революціонізує створення контенту

Графічні процесори NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti з вдосконаленими тензорними ядрами і DLSS 4 покращують робочі процеси створення контенту зі штучним інтелектом і редагування відео. FLUX. 1 [dev], оптимізовані для FP4, тепер ефективно працюють на графічних процесорах серії GeForce RTX 50, революціонізуючи швидкість генерації зображень.

Подолання комунікаційних розривів: АІ-платформа навчає американської жестової мови

NVIDIA співпрацює з організаціями ASL для розробки Signs, інтерактивної платформи для навчання ASL та додатків зі штучним інтелектом. Користувачі можуть отримати доступ до перевіреної бібліотеки знаків ASL і зробити свій внесок у зростаючий набір даних для створення доступних технологій.

Революція у відкритті ліків за допомогою технології штучного інтелекту

Новий метод прогнозує фрагменти білків, що інгібують повнорозмірні білки в E. coli. FragFold використовує модель AlphaFold AI для точних прогнозів, що потенційно дозволяє створювати генетично кодовані інгібітори для будь-якого білка.

Розширення можливостей преміум-аудиту за допомогою чат-платформи зі штучним інтелектом

Verisk використовує генеративний ШІ для покращення роботи та прибутковості страхових клієнтів. PAAS AI надає інтерактивну підтримку аудиторам страхових премій, підвищуючи ефективність і швидкість прийняття рішень.

Революція в робототехніці: OpenUSD та синтетичні дані

Людиноподібні роботи, навчені на NVIDIA Isaac GR00T з використанням синтетичних даних з OpenUSD, роблять революцію в робототехніці. NVIDIA Omniverse спрощує навчання завдяки генерації великомасштабних даних про рух та навчанню на основі симуляції.

Генерування даних про ризики комплаєнсу на основі штучного інтелекту за допомогою Amazon Bedrock LLM

Додатки, керовані даними, отримують вигоду від генеративних моделей ШІ, таких як великі мовні моделі (LLM), які можуть створювати синтетичні дані в різних медіаформатах і бізнес-доменах. ABC Bank використовує вдосконалений RAG з LLM для оцінки ризику контрагента в позабіржових деривативах, вирішуючи проблеми, пов'язані з упередженістю даних і точністю моделі.

Освоєння API Node.js за допомогою шаблонів на основі LLM

LLM Codegen розширює шаблон API Node.js за рахунок автоматичної генерації коду модулів на основі текстових описів, включаючи E2E-тести та міграції баз даних. Згенерований код відповідає принципам архітектури вертикального зрізу, забезпечуючи чистий і зручний для обслуговування код з валідними E2E-тестами.

Як стати науковцем з даних

Проекти з науки про дані зараз націлені на виробництво, що вимагає високоякісного коду. UV, сучасний менеджер проектів на Python, спрощує управління залежностями, віртуальними середовищами та організацію проектів, стверджуючи, що він у 10-100 разів швидший за традиційні інструменти.

Контейнеризуйте свої навички з науки про дані

Data scientists можуть скористатися перевагами використання контейнерів для забезпечення стабільності та масштабованості моделей машинного навчання та конвеєрів даних. Контейнери є більш гнучкими, ніж віртуальні машини, оскільки використовують операційну систему хоста для більш швидкого, портативного та ресурсоефективного виконання.