10,2 тыс подписчиков
Новостной дайджест
✔️AWS разработала AI-ассистента Amazon Q.
Amazon Q умеет: генерировать точный код, проводить тестирование и отладку кода, планировать многократные шаги при разработке ПО, давать ответы на вопросы по бизнес-данным, подключаясь к хранилищам предприятия, а также лучшее в отрасли сканирование уязвимостей и оптимизацию среды AWS.
С его возможностями, сотрудники AWS теперь могут создавать приложения на корпоративных данных компании, описывая необходимый функционал естественным языком.
✔️Сети Колмогорова-Арнольда могут навести физиков на новые гипотезы.
Ученые из MIT разработали новый способ создания нейронных сетей, который оказался более эффективным и точным, чем традиционные методы. Эти новые сети, называемые KAN, могут представлять данные о физике в более понятном и интерпретируемом виде, что может помочь ученым открыть новые законы природы.
В ходе тестирования KAN показала себя более точной и эффективной, чем традиционные нейронные сети. Например, в одной задаче KAN достигла точности 81,6% с использованием всего 200 параметров, в то время как традиционная сеть достигла точности 78% с использованием 300 000 параметров. Кроме того, исследователи смогли визуально смоделировать KAN и упростить ее до простой физической функции, которая точно повторяет ту, которая создала набор данных.
✔️ИИ-модель Profluent приблизилась к точному и управляемому проектированию белков.
Компания Profluent разработала ИИ-модель - РroseLM, которая использует структурный и функциональный контекст для повышения точности и управления в проектировании дизайна белков, что используется для редактирования генов и связывания терапевтических антител.
ProseLM рассчитывает взаимодействия с не-белковыми молекулами и использует адаптерные слои для обучения, предоставляя возможность для намеренного и управляемого проектирования биотехнологических прототипов.
✔️NEO Semiconductor объявляет о разработке чипа 3D X-AI: замена HBM и решение проблемы узких мест в шине данных.
Технология 3D X-AI обеспечивает 100-кратное ускорение производительности, снижение энергопотребления на 99% и восьмикратное увеличение плотности памяти благодаря использованию 300 слоев 3D DRAM с нейронными схемами. Чип может обрабатывать до 120 ТБ/с данных, значительно снижая объем передаваемых данных между HBM и GPU.
✔️MIT опубликовал "Руководство по разработке стратегии AI для предприятий".
Руководство исследует текущее состояние принятия ИИ на предприятиях и предлагает стратегию для разработки плана внедрения, помогая бизнесу преодолеть диссонанс между амбициями и выполнением.
Ключевые темы: амбиции в области ИИ значительны, но лишь немногие перешли за пределы пилотных проектов; расходы на подготовку к использованию ИИ значительно увеличатся, а доступность и качество данных являются одними из ключевых аспектов для успешного внедрения ИИ.
#news #ai #ml
2 минуты
7 августа 2024