Metagenomic profiling method with enhanced precision uses fewer computing resources
卡内基梅隆大学和多伦多大学的研究人员开发了一种新的 k-mer 草图宏基因组分析器，称为 sylph，它使科学家能够比其他分析器更快、更准确地分析基因组数据。
深度强化学习 (DRL) 领域正在扩展机器人控制的能力。然而，算法复杂性的增加趋势日益明显。因此，最新的算法需要许多实现细节才能在不同层面上表现良好，从而导致可重复性问题。此外，即使是最先进的 DRL 模型也存在简单的问题，例如，无需使用复杂模型或计算资源即可实现强化学习运动任务的简单开环无模型基线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Beyond accelerators: Lessons from building foundation models on AWS with Japan’s GENIAC program
2024年，经济，贸易和工业部（METI）推出了生成的AI Accelerator Challenge（GenIAC），这是一项日本国家计划，该计划通过为公司提供资金，指导和大量计算资源来提高生成AI的基础资源（FM）开发。 AWS被选为Geniac第二周期的云提供商（周期2）。它为12个参与组织提供了基础架构和技术指导。
Streamline machine learning workflows with SkyPilot on Amazon SageMaker HyperPod
这篇文章与Skypilot共同创建者Zhanghao Wu共同撰写。生成AI和基础模型（FMS）的快速发展已大大提高了机器学习（ML）工作量的计算资源需求。现代ML管道需要有效的系统来在加速的计算资源上分配工作负载，同时确保开发人员的生产率仍然很高。组织需要基础架构解决方案[…]
在这篇文章中，我们宣布了亚马逊萨吉马制造商Hyperpod支持，用于从SageMaker Jumpstart部署基础模型，以及来自Amazon S3或Amazon FSX的自定义或微调模型。这种新功能使客户可以在相同的HyperPod计算资源上训练，微调和部署模型，从而最大程度地利用整个模型生命周期的资源利用率。
Supercharge your AI workflows by connecting to SageMaker Studio from Visual Studio Code
AI开发人员和机器学习（ML）工程师现在可以直接从其本地Visual Studio代码（VS代码）直接使用Amazon Sagemaker Studio的功能。借助此功能，您可以使用自定义的本地VS代码设置，包括AI辅助开发工具，自定义扩展和调试工具，同时访问SageMaker Studio中的计算资源和数据。在这篇文章中，我们向您展示如何将本地VS代码连接到SageMaker Studio开发环境，以在访问Amazon SageMaker AI计算资源时使用自定义的开发环境。
Top 5 Frameworks for Distributed Machine Learning
使用这些框架来优化内存和计算资源，扩展机器学习工作流程，加快流程并降低整体成本。
DeepSeekに見るAIの未来 －近年のAI進化の背景とは
■总结，人们注意到，由中国初创公司DeepSeek开发的AI模型（开发AI）是低成本，但在基准测试中得分等于CHATGPT。发电机AI模型的开发可以扩展到广泛的公司和开发人员，因为它由美国主要科技公司主导。此外，人们相信，将AI应用于机器人将导致以前仅限于数字空间的AI的传播，将来将其传播到现实世界中。随着AI的发展，有必要采取积极利用它的态度。 ■目录1- DeepSeek的影响2- DeepSeek Model 3的特征 - AI模型4的不连续演变 - AI应用程序领域的扩展5-结论中国初创公司DeepSeek开发的AI模型，中国初创公司，这是一家AI，它发展了AI，尽管它低成本，但它
Illicit crypto-miners pouncing on lazy DevOps configs that leave clouds vulnerable
为了阻止这些攻击背后的JINX-0132帮派，请注意Hashicorp，Docker和Gitea Security Securitysup，其中四分之一的云用户有可能被偷走了其计算资源，并用来将其用于加密货币非法地窃取，并在犯有公开访问的DevOps工具后，将其用于加密货币。
随着统计分析对科学，工业和社会的核心越来越重要，因此越来越需要确保其结果的正确性。可以通过复制整个分析来验证近似正确性，但是我们可以在不复制的情况下验证吗？在最新工作的基础上，我们研究了允许概率验证者确定分析结果的证明系统近似正确，同时绘制较少的样本和使用较少的计算资源来复制分析所需的计算资源。我们专注于分发测试问题：验证…
AI etiquette comes with a price tag, says Altman, but is it worth it?
OpenAI首席执行官Sam Altman透露，仅对Chatgpt的礼貌可能会花费“数千万美元”的额外计算资源。当被问及大量的钱Openai因对他们的AI模型说“请”和“谢谢”的人损失了电力成本时，Altman回答：“花费了数千万美元。您永远不知道。”花费了数千万美元，您永远不知道 - 山姆·奥特曼（@sama）2025年4月16日，每个单词都发送给chatgpt，甚至是普通的礼节 - 都需要额外的处理能力。阿尔特曼说，即使在数十亿个对话中，似乎很小的互动也很快加起来了，Altman说，驾驶AI礼节的价格也带有价格标签。首先出现在Dailyai上。
Accelerate digital pathology slide annotation workflows on AWS using H-optimus-0
在本文中，我们展示了如何使用 H-optimus-0 执行两个常见的数字病理学任务：用于详细组织检查的补丁级分析和用于更广泛诊断评估的幻灯片级分析。通过实际示例，我们向您展示了如何在优化计算资源的同时将此 FM 适应这些特定用例。
Учёные “подсмотрели” у мозга алгоритм для улучшения памяти робота
来自MIPT的俄罗斯科学家，俄罗斯科学院和Airi Institute的“信息学和管理”已为人工智能开发了一种新的生物学上相似的记忆算法，从而大大提高了机器人培训在噪声环境条件下的有效性。该方法基于树突原理 - 负责信号传输的大脑神经元的过程。新算法允许AI更快地处理信息并找到数据之间的连接，同时降低计算资源的成本。
16 Years After Bitcoin's 'Birth', Mining Difficulty Hits A New Record High
比特币“诞生”16 年后，挖矿难度创下新高今天是比特币的生日：第一个比特币区块是在 16 年前的今天被开采出来的。比特币的第一个区块是在 2009 年 1 月 3 日被开采出来的。Decrypt 报道称，比特币的匿名创造者中本聪 (Satoshi Nakamoto) 在此过程中铸造了 50 个比特币。从那时起，已有 877,665 个区块被开采出来并添加到网络的长账本中。在区块链上，区块包含有关交易的数据。只有矿工才能向网络添加数据，而难度级别有助于防止对链进行未经授权的添加或编辑，因为接管网络需要大量的计算能力。随着这种最大的加密货币进入新的一年，网络比以往任何时候都更强大，挖矿难度达到了历
Llama 3.3 70B now available in Amazon SageMaker JumpStart
今天，我们很高兴地宣布 Meta 的 Llama 3.3 70B 已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出。 Llama 3.3 70B 标志着大型语言模型 (LLM) 开发方面取得了令人兴奋的进步，它以更少的计算资源提供了与大型 Llama 版本相当的性能。在本文中，我们将探讨如何在 Amazon SageMaker AI 上高效部署此模型，并使用高级 SageMaker AI 功能实现最佳性能和成本管理。
The Tension Between Microsoft and OpenAI: What It Means for the Future of AI
近年来，微软和 OpenAI 已成为人工智能 (AI) 领域的领导者，他们的合作伙伴关系塑造了该行业的大部分进步。微软自 2019 年以来投入了近 140 亿美元的巨额资金，使 OpenAI 能够访问 Azure 的广泛计算资源，从而推动了 AI 模型开发的快速发展。这些模型为 […]The post 微软与 OpenAI 之间的紧张关系：这对 AI 的未来意味着什么首先出现在 Unite.AI 上。
Generative AI foundation model training on Amazon SageMaker
在本文中，我们将探讨组织如何使用 AWS 托管服务（例如 Amazon SageMaker 训练作业和 Amazon SageMaker HyperPod）以经济高效的方式定制和调整 FM。我们将讨论这些强大的工具如何帮助组织优化计算资源并降低模型训练和微调的复杂性。我们将探讨如何做出明智的决定，确定哪种 Amazon SageMaker 服务最适合您的业务需求和要求。
The Most Misunderstood – and Important – Factor in the AI Arms Race
计算资源日益稀缺，现在决定中美人工智能竞争的因素已超过算法优势。
