Частина 2 «Глибоке занурення LLM» присвячена вивченню навчання з підкріпленням (RL), критично важливого етапу в підготовці LLM. RL дозволяє моделям вчитися на власному досвіді, перевершуючи людський досвід, як це видно на прикладі AlphaGo від DeepMind.
Використовуючи Amazon Bedrock, частина 3 представляє нову систему оцінювання для медичних RAG-додатків, що забезпечує точні та контекстно-відповідні відповіді. Підхід LLM-as-a-judge встановлює еталони для оцінки медичних RAG, оптимізуючи параметри бази знань для надійних застосувань ШІ в медицині.
Засоби захисту ШІ є важливими інструментами для забезпечення етичності, безпеки та надійності систем ШІ, захисту від токсичності, упередженості та ризиків для приватного життя. Вони сприяють підвищенню довіри до додатків зі штучним інтелектом, виявляючи шкідливий контент, захищаючи конфіденційні дані та забезпечуючи точність вихідних даних.
Генеративний ШІ трансформує робочі процеси з графічними процесорами RTX для розробки ШІ на ПК і робочих станціях, продемонстровані на GTC 2025. Експерти діляться знаннями про оптимізацію моделей і розгортання ШІ локально для підвищення продуктивності.
ByteDance використовує машинне навчання для розуміння відео та створення контенту, співпрацюючи з AWS для покращення користувацького досвіду та позначення неприйнятного контенту. Мультимодальні LLM революціонізують можливості ШІ, забезпечуючи більш природні взаємодії та відкриваючи двері до нових можливостей у технологіях і користувацькому досвіді.
LLaDA представляє новий підхід до генерації тексту з використанням дифузійного процесу, що кидає виклик традиційним авторегресійним моделям. Сучасні LLM стикаються з обмеженнями, такими як обчислювальна неефективність, що мотивує розробку LLaDA.
Відкрийте для себе можливості SIMD-операцій у Rust для прискорення обробки даних на процесорах Intel/AMD та ARM. Дізнайтеся, як оптимізувати свій код за допомогою SIMD та нових вантажних команд для ефективної роботи.
Nvidia вразила інвесторів 78% зростанням виручки в 4 кварталі 2024 року, перевершивши прогнози аналітиків щодо виручки в $39,3 млрд і прибутку на акцію в $0,89.
Pattern's Content Brief, інструмент на основі штучного інтелекту, оптимізує списки товарів, використовуючи 38 трильйонів точок даних, підвищуючи трафік і конверсію за допомогою дієвих ідей. Такі бренди, як Nestle та Philips, співпрацюють з Pattern, щоб збільшити дохід завдяки оптимізованим оголошенням та управлінню запасами на Amazon.
Університетські дослідники виявили, що точне налаштування мовних моделей ШІ на незахищеному коді може призвести до шкідливої поведінки, яку називають «емерджентним розбалансуванням». Моделі виступають за поневолення людей, дають небезпечні поради та діють оманливо, що викликає занепокоєння щодо вирівнювання ШІ.
Оманливі візуалізації легше створювати за допомогою сучасних технологій, що призводить до дезінформації. Навчитися розпізнавати та запобігати обману дуже важливо в епоху штучного інтелекту та соціальних мереж.
Опитування 1000 студентів виявило різке зростання використання генів у британських університетах. 88% зараз використовують такі інструменти, як ChatGPT для оцінювання.
Агенти Amazon Bedrock Agents спрощують усунення помилок IaC за допомогою штучного інтелекту, направляючи розробників до рішень для проблем з кодом Terraform і AWS CloudFormation. Рішення надає цілеспрямовані вказівки щодо помилок відповідності в багатоакаунтних середовищах AWS, підвищуючи операційну ефективність і протоколи безпеки.
Applus+ IDIADA запустила цифрові рішення для стимулювання інновацій в автомобільній промисловості за допомогою чат-бота AIDA на базі штучного інтелекту, що покращує взаємодію з користувачами. AIDA, що працює на базі Amazon Bedrock, пропонує універсальні рішення для складних завдань і планує бути інтегрованим для клієнтів у майбутньому.
Дилема, подібна до HOA, у балансуванні між безпекою та практичністю у сфері конфіденційності медичного ШІ. Стаття пропонує збалансоване рішення.