Google DeepMind at NeurIPS 2024
推进自适应 AI 代理，赋能 3D 场景创建，创新 LLM 培训，打造更智能、更安全的未来
Google DeepMind at NeurIPS 2024
推进自适应AI代理，赋予3D场景创建能力，并创新LLM培训以进行更智能，更安全的未来
How AI And Machine Learning Are Revolutionizing The eLearning Landscape
人工智能和机器学习通过个性化、自适应课程、自动化和数据驱动的洞察力增强了电子学习，帮助创作者提高参与度、保留率和可扩展性。这篇文章首次发表在电子学习行业。
Ученые Пермского Политеха повысили точность оценки состояния авиадвигателя с помощью ИИ
彼尔姆理工大学的科学家开发了一种基于人工智能的自适应机载模型。它可以让您提高飞行期间评估飞机燃气涡轮发动机状况的速度和准确性
Easily deploy and manage hundreds of LoRA adapters with SageMaker efficient multi-adapter inference
Amazon SageMaker 的全新高效多适配器推理功能为使用微调模型的客户带来了激动人心的可能性。此功能与 SageMaker 推理组件集成，可让您通过 SageMaker API 部署和管理数百个经过微调的低秩自适应 (LoRA) 适配器。在本文中，我们将展示如何使用 SageMaker 中的全新高效多适配器推理功能。
Sierra Nevada Corporation’s RAPCON-X Performs Successful Inaugural Flight
RAPCON-X 的首飞标志着美国陆军 ATHENA 计划向前迈出的重要一步，展示了未来自适应 ISR 能力以应对不断变化的全球威胁。内华达山脉公司 (SNC) 凭借新型 RAPCON-X 空中情报、监视和侦察 (A-ISR) 飞机的首飞，取得了重要里程碑。作为 […] 的一部分开发的帖子 Sierra Nevada Corporation 的 RAPCON-X 成功完成首飞首先出现在 The Aviationist 上。
Accelerating Mixtral MoE fine-tuning on Amazon SageMaker with QLoRA
在本文中，我们将演示如何通过使用完全托管的环境和 Amazon SageMaker 训练作业来使用 PyTorch 完全分片数据并行 (FSDP) 和量化低秩自适应 (QLoRA) 对 Mixtral 8x7B 模型进行微调，从而解决模型定制复杂、耗时且通常成本高昂的挑战。
Flexiv unveils ‘smarter solution’ for robotic programming
通用机器人解决方案开发商 Flexiv 推出了“Elements Series 3”，这是自适应机器人控制系统的最新演进，该公司表示“该系统使编程比以往任何时候都更快、更轻松、更强大”。Flexiv 的工程师旨在简化复杂事物，从头开始重新构想了用户体验，专注于以人为本的设计 [...]
Trumpf partners with Intrinsic to build ‘software-defined and AI-enabled’ robotic solutions
机床行业正在经历生产力的历史性转变，这得益于智能自适应机器人解决方案。对于机器操作等自动化任务，专门类型的人工智能可以增加直接和可衡量的价值。Trumpf 和 Intrinsic 的专门团队多年来一直密切合作，将机床和人工智能创新结合在一起，并且 [...]
AlphaQubit tackles one of quantum computing’s biggest challenges
推进自适应AI代理，赋予3D场景创建能力，并创新LLM培训以进行更智能，更安全的未来
Fieldwork Robotics partners with specialist manufacturer Burro
Fieldwork Robotics 是一家选择性、自适应性和模块化收割机器人开发商，已与自主和协作移动机器人平台制造商 Burro 签署了合作协议。影响农业部门的严重且日益严重的劳动力危机对覆盆子种植者的影响尤其严重。随着最低工资上涨和可用性的推动，劳动力成本不断上升 […]
Enhancing JEPAs with Spatial Conditioning: Robust and Efficient Representation Learning
这篇论文被 NeurIPS 2024 的自监督学习 - 理论与实践 (SSLTP) 研讨会接受。基于图像的联合嵌入预测架构 (IJEPA) 为使用蒙版图像建模框架进行表示学习提供了一种有吸引力的蒙版自动编码器 (MAE) 替代方案。IJEPA 通过在潜在空间而非输入空间中进行预测来驱动表示以捕获有用的语义信息。然而，IJEPA 依赖于精心设计的上下文和目标窗口来避免表示崩溃。IJEPA 中的编码器模块无法自适应地调节类型……
The Future Of Learning: AI-Powered Innovations In LMSs
人工智能驱动的 LMS 创新提供个性化学习、自适应内容和预测性洞察，通过自动化任务提高学生参与度并为教育工作者提供支持，标志着教育未来的变革性转变。本文首次发表于 eLearning Industry。
Эксперт оценил влияние ИИ на сферу обслуживания
一般来说，以客户为中心的职业主要集中在服务行业。酒店经营者和服务员、美甲师和眉毛师、旅游经理和美发师——他们因属于这个经济部门而团结在一起。他们并不总是有处理大数据的生产需求，最重要的是，一切都建立在人与人之间的沟通之上。因此，我们可以预期人工智能将对服务业产生渐进式而非革命性的影响。 AIRI 研究所自适应代理科学小组的员工伊利亚·齐斯曼 (Ilya Zisman) 于 11 月 13 日向《消息报》透露了更多相关信息。
Revolutionizing Literacy Instruction: The Power Of AI Reading Passages In K-12 Education
AI 阅读文章通过个性化、自适应学习和实时反馈促进学生参与和读写成功。探索阅读文章与传统文本的不同之处，以及教育工作者如何使用它们来创造令人兴奋且有影响力的学习体验。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
AI-Powered Personalized Learning: Transforming The Future Of Employee Development
本文探讨了 AI 工具如何实现实时反馈、自适应学习路径和自动内容推荐。了解 L&D 专业人士如何利用 AI 来增强参与度、加速学习并推动组织成功。本文首次发表于 eLearning Industry。
