Amazon Health Services улучшила поиск с помощью машинного обучения и генеративного ИИ
Amazon Health Services значительно улучшила поиск в медицинских сервисах, комбинируя машинное обучение и генеративный ИИ для точной обработки медицинских запросов.
Актуальные новости машинного обучения и нейронных сетей. Прорывы в области ML, новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни. Deep learning, computer vision, NLP и другие направления. Туториалы, гайды и экспертные материалы для специалистов.
Amazon Health Services значительно улучшила поиск в медицинских сервисах, комбинируя машинное обучение и генеративный ИИ для точной обработки медицинских запросов.
Компактные 17-68M параметровые модели TinyLettuce превосходят миллиардные LLM в обнаружении галлюцинаций, работая в реальном времени на CPU.
Sakana AI разработала эволюционный алгоритм M2N2 для объединения ИИ-моделей без дорогостоящего переобучения, создавая гибридные системы с новыми возможностями.
Андрей Карпати критикует обучение с подкреплением для LLM, предлагая интерактивные среды и системное промпт-обучение как альтернативные парадигмы для следующего прорыва в ИИ.
Представлен первый набор моделей для обнаружения галлюцинаций в турецком языке для RAG-систем, включающий три архитектуры и переведенный датасет.
AWS анонсировала автоматическое масштабирование для SageMaker HyperPod на базе Karpenter, что позволяет динамически управлять GPU-ресурсами для ML-процессов без операционных затрат.