Перейти к содержимому
5 ноябрячт
  1. AWS Machine Learning Blog62

    В AWS Quick добавлена функция Smart Approvals

    AWS представила функцию Smart Approvals, которая автоматически одобряет действия AI-агентов или возвращает их на рассмотрение пользователю。

    Почему это важно: Описание функции Smart Approvals помогает понять, как сохранить контроль над действиями AI-агентов.

  2. AWS Machine Learning Blog73

    Использование моделей принятия решений с Amazon Bedrock AgentCore Evaluations

    В статье описывается, как интегрировать модели принятия решений Jev и Strands Decider с Amazon Bedrock AgentCore для оценки AI-агентов. Приведены примеры кода и условия доступа。

    Почему это важно: Материал предоставляет практическое руководство по интеграции моделей принятия решений с Amazon Bedrock AgentCore, что может улучшить оценку AI-агентов.

  3. Google Research78

    Agile Deliberation: Как AI помогает людям определять серые зоны

    Исследователи из Google представили Agile Deliberation, новый подход к созданию субъективных классификаторов AI。

    Почему это важно: Работа предлагает новый подход к обучению AI-систем, который учитывает субъективные аспекты человеческого восприятия.

  4. Hugging Face Blog82

    Dharma Field Extractor: Извлечение структурированных полей из документов

    Модель Dharma Field Extractor с 2 миллиардами параметров извлекает заданные поля из любых документов и возвращает их в формате JSON. Она превосходит все протестированные модели и предлагает доступные условия использования.

    Почему это важно: Описание возможностей модели помогает понять её применение в бизнес-процессах.

  5. AWS Machine Learning Blog81

    U Mobile создала агентные телекоммуникационные операции с помощью Amazon Bedrock AgentCore

    U Mobile внедрила AiDaH, AI-агентный хелпдеск на платформе Amazon Bedrock AgentCore, который обрабатывает более 150 сценариев и сократил объем заявок на обслуживание до 84,5%.

    Почему это важно: Описание архитектуры и функциональности AiDaH помогает понять, как AI-агенты могут улучшить телекоммуникационные операции.

  6. AWS Machine Learning Blog73

    Indegene модернизирует управление качеством данных с помощью AI-агента

    Indegene разработала AI-агента для управления качеством данных в своей платформе NEXT UDP, который ускоряет создание правил и улучшает качество данных в фармацевтической отрасли.

  7. OpenAI News61

    OpenAI приобретает компанию Pierre Computer Company

    OpenAI приобретает Pierre Computer Company, что расширит инструменты Codex для создания, понимания и анализа кода.

    Почему это важно: Приобретение компании Pierre Computer Company позволит улучшить инструменты Codex для работы с кодом.

4 ноябряср
  1. AWS Machine Learning Blog75

    Введение в локальный вывод для Kimi K3 на Amazon Bedrock

    Amazon Bedrock теперь поддерживает локальный вывод для модели Kimi K3 в Индии, что позволяет обрабатывать данные с соблюдением требований к хранению данных. Клиенты。

    Почему это важно: Описание условий доступа помогает оценить влияние функции на рабочие процессы.

  2. AWS Machine Learning Blog75

    Создание голосовых AI-приложений с низкой задержкой на AWS

    Cartesia представила модели Sonic и Ink для текст-в-речь и речь-в-текст с задержкой менее 100 мс。

    Почему это важно: Описание применения моделей Cartesia в реальном времени помогает понять их преимущества для разработки голосовых AI-приложений.

  3. AWS Machine Learning Blog71

    Создание семантического слоя для AI-агентов с помощью EDB Postgres AI и Amazon Bedrock AgentCore

    В статье описывается процесс создания семантического слоя для AI-агентов с использованием EDB Postgres AI и Amazon Bedrock AgentCore. Приведены основные шаги и примеры。

    Почему это важно: Материал предоставляет подробное руководство по созданию семантического слоя для AI-агентов, что может быть полезно для разработчиков и аналитиков.

  4. AWS Machine Learning Blog72

    Как Gen Digital создала новостной движок с AI-агентом на базе Amazon Bedrock

    Команда Gen Digital разработала платформу управления репутацией Norton Revamp, использующую AI-агента для создания новостного контента в реальном времени с помощью Amazon Bedrock AgentCore.

    Почему это важно: Материал описывает процесс создания платформы управления репутацией с использованием AI-агента, что может быть полезно для профессионалов в области AI.

  5. AWS Machine Learning Blog63

    ServiceNow обмен токенами от имени пользователя с помощью AgentCore Gateway

    Greg Biegel описал, как настроить обмен токенами OBO с Microsoft Entra ID через AgentCore Gateway для взаимодействия AI-агентов с API ServiceNow, сохраняя идентичность пользователя.

    Почему это важно: Материал предоставляет детальное руководство по настройке обмена токенами OBO с использованием AgentCore Gateway, что может быть полезно для разработчиков, работающих с API.

  6. AWS Machine Learning Blog75

    Объединение структурированных и неструктурированных данных с помощью Amazon Quick

    В статье описывается, как объединить структурированные и неструктурированные данные с помощью Amazon Quick。

    Почему это важно: Материал предоставляет пошаговое руководство по интеграции структурированных и неструктурированных данных с помощью Amazon Quick.

  7. Google DeepMind83

    Google Antigravity представил навыки для химической информатики

    Google Antigravity добавил новые навыки для химической информатики, которые ускоряют процессы открытия лекарств。

    Почему это важно: Описание условий доступа помогает оценить влияние функции на рабочие процессы.

  8. Hugging Face Blog73

    CWE-bench v2: Расширение охвата и качества

    CWE-bench v2 открывает 100 задач для тестирования моделей на уязвимости。

    Почему это важно: Описание новых задач и условий доступа помогает оценить качество и прозрачность тестирования моделей.

  9. Hugging Face Blog76

    StateBench: тестирование языковых моделей на отслеживание изменений состояния в длинных документах

    Исследователи представили StateBench, бенчмарк для оценки способности языковых моделей отслеживать изменения состояния в длинных документах. Он включает четыре уровня сложности и показывает, что модели Gated DeltaNet и гибридные архитектуры превосходят трансформеры в задачах отслеживания состояния.

    Почему это важно: StateBench предоставляет новый бенчмарк для оценки способности языковых моделей отслеживать изменения состояния в длинных документах.

  10. Microsoft Research45

    Майк Уокер о менталитете хакера и кибербезопасности

    Майк Уокер, менеджер Microsoft Research, рассказал о своем опыте в хакерской культуре и ее влиянии на карьеру в киберзащите. Он обсудил важность понимания правил и доверия в безопасности。

  11. Hugging Face Blog83

    Palette: обучение небольшой модели для создания презентаций

    Разработчики представили Palette, модель, обученную на синтетических данных для создания презентаций в соответствии с языком дизайна IBM. Модель показала высокие результаты на PresentBench。

    Почему это важно: Описание условий доступа помогает оценить влияние функции на рабочие процессы.

  12. NVIDIA Blog75

    AI меняет работу полупроводниковых фабрик

    NVIDIA описала, как AI трансформирует полупроводниковое производство。

    Почему это важно: Описание применения AI в полупроводниковом производстве демонстрирует его влияние на эффективность процессов.

3 ноябрявт
  1. NVIDIA Blog71

    Города по всему миру развивают AI-сервисы с помощью NVIDIA

    NVIDIA и её партнёры внедряют физический и агентный AI в города。

    Почему это важно: Обсуждение применения AI в городах демонстрирует возможности для улучшения общественных услуг и управления инфраструктурой.

  2. OpenAI News30

    OpenAI назначает Дэна Дрисколла старшим советником по модернизации национальной безопасности

    OpenAI назначила Дэна Дрисколла советником по вопросам ответственного использования AI в сфере модернизации национальной безопасности, киберустойчивости и сотрудничества с союзниками США.

  3. OpenAI News45

    Qodo интегрирует контекст в AI-ревью кода с помощью Codex

    Qodo внедрила знания компании и стандарты кодирования в Codex, что позволяет разработчикам выявлять критические проблемы (P0) в репозиториях до открытия pull request.

  4. AWS Machine Learning Blog75

    Circle K сократил время триажа инцидентов до 15 минут с помощью Amazon Bedrock

    Circle K внедрил автоматизированную систему триажа инцидентов с использованием Amazon Bedrock, что позволило сократить среднее время реагирования с 45–60 минут до менее чем 15 минут.

    Почему это важно: Материал описывает успешное применение AI-агента для автоматизации процесса триажа инцидентов в DevOps, что значительно ускоряет реагирование на проблемы.

  5. AWS Machine Learning Blog79

    Создание многоагентного инженерного помощника с Amazon Nova и AgentCore

    Автор описывает процесс создания многоагентного инженерного помощника, который автоматизирует сбор доказательств для замены компонентов。

    Почему это важно: Материал предлагает подробное руководство по созданию многоагентного инженерного помощника с использованием Amazon Bedrock и Nova Multimodal Embeddings.

  6. AWS Machine Learning Blog81

    Создание эффективных агентов с помощью дистилляции знаний на Amazon SageMaker AI

    В статье описывается, как использовать дистилляцию знаний для дообучения AI-агента на Amazon SageMaker AI。

    Почему это важно: Материал описывает процесс дообучения AI-агента с использованием дистилляции знаний, что может быть полезно для оптимизации затрат на модели.

  7. AWS Machine Learning Blog68

    Подготовка веб-контента для Amazon Bedrock Knowledge Bases с помощью Crawl4AI

    В статье описывается, как использовать Crawl4AI для подготовки веб-контента перед его загрузкой в Amazon Bedrock Knowledge Bases. Процесс включает в себя создание Markdown-документов с метаданными и их загрузку в Amazon S3, что позволяет улучшить качество извлечения информации.

    Почему это важно: Материал описывает процесс подготовки веб-контента для Amazon Bedrock Knowledge Bases с использованием Crawl4AI, что может улучшить качество ответов в приложениях RAG.

31 октябрясб
  1. AWS Machine Learning Blog75

    Просмотр веб-приложений в реальном времени с помощью Amazon Bedrock AgentCore

    Автор описал, как использовать Amazon Bedrock AgentCore для создания веб-приложений с AI-агентом。

    Почему это важно: Материал предоставляет пошаговое руководство по использованию Amazon Bedrock AgentCore для создания и тестирования веб-приложений с помощью AI-агента.

  2. AWS Machine Learning Blog75

    Управление затратами на Amazon Bedrock от начала до конца

    Автор описал пятиступенчатую модель управления затратами на Amazon Bedrock, включая атрибуцию расходов。

    Почему это важно: Материал предлагает практическое руководство по управлению затратами на Amazon Bedrock, что может быть полезно для команд, занимающихся финансами и разработкой.

  3. AWS Machine Learning Blog75

    Настройка приложения ChatGPT с Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США)

    В статье описывается процесс настройки приложения ChatGPT с использованием Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США)。

    Почему это важно: Материал предоставляет пошаговое руководство по настройке приложения ChatGPT с использованием Amazon Bedrock в AWS GovCloud, что важно для организаций с высокими требованиями к безопасности.

  4. AWS Machine Learning Blog78

    Worldwide Express автоматизировал обработку исключений с помощью Amazon Bedrock

    Worldwide Express внедрил решение на основе AI-агента с использованием Amazon Bedrock, что привело к 75% снижению активных исключений и экономии $1M в год.

    Почему это важно: Описание внедрения AI-агента в процесс обработки исключений помогает понять его влияние на эффективность бизнеса.