Por Kenna Hughes-Castleberry publicado el 26 de abril de 2024 Resúmenes de noticias cuánticas: 26 de abril de 2024: resúmenes de comunicados de prensa a continuación: Zurich Instruments...
Introducción Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se están convirtiendo en herramientas cada vez más valiosas en la ciencia de datos, la IA generativa (GenAI) y la IA. Estos complejos algoritmos mejoran las capacidades humanas y...
Nos complace anunciar una nueva versión de los operadores de Amazon SageMaker para Kubernetes que utilizan los controladores de AWS para Kubernetes (ACK). ACK es...
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El reconocimiento de imágenes impulsado por IA es sin duda uno de los elementos revolucionarios en muchas industrias, incluidos los sistemas de seguridad modernos, donde el reconocimiento de imágenes mejora la vigilancia, la autenticación y las amenazas...
Tabla de contenidos La IA generativa abre un mundo donde las máquinas van más allá de la mera ejecución para convertirse en creadores innovadores. Imagine la IA creando arte, diseñando productos o...
Ha habido un enorme progreso en el campo del aprendizaje profundo distribuido para grandes modelos de lenguaje (LLM), especialmente después del lanzamiento de ChatGPT en...
En el año en que la inteligencia artificial (IA) tuvo su debut público más espectacular, podría parecer que el aprendizaje automático (ML) se ha reducido a...
Meta ha presentado la última versión de sus chips patentados dedicados a tareas de IA. Los chips Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) v2, desarrollados...
La inteligencia artificial (IA) ha traído una nueva ola de experiencias musicales personalizadas con innumerables canciones que ya se transmiten en Apple Music, Spotify y SoundCloud. El...
Los modelos de IA consumen mucha energía. A medida que los algoritmos crecen y se vuelven más complejos, exigen cada vez más a los chips de computadora actuales. Varias empresas han diseñado chips a medida...
Introducción El sobreajuste en ConvNets es un desafío en el aprendizaje profundo y las redes neuronales, donde un modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento, lo que lleva a pobres...