Build a domain‐aware data preprocessing pipeline: A multi‐agent collaboration approach
在这篇文章中，我们介绍了使用亚马逊基德岩处理非结构化保险数据的多代理协作管道，其中包含用于分类，转换和元数据提取的专业代理。我们演示了这种域感知方法如何将索赔文档，视频和音频文件（例如元数据的输出）等多样化的数据格式转换为实现欺诈检测，客户360度视图和高级分析的输出。
Nvidia unveils Cosmos platform for robotics development
Nvidia 推出了其 Cosmos World Foundation Model 平台，用于开发物理 AI 系统，例如自动驾驶汽车和机器人。 Nvidia 表示，Cosmos 包括最先进的生成世界基础模型、先进的 tokenizer、guardrails 和加速视频处理管道，旨在“推动物理 AI 系统的发展”。物理 AI 模型成本高昂 […]
NVIDIA Cosmos en massiv öppen källkod video världsmodell tränad på 20 MILJONER timmar video
NVIDIA 推出了新平台 Cosmos，旨在加速自动驾驶汽车和机器人等物理 AI 系统的开发。 Cosmos 包括生成世界模型、高级标记器和针对 NVIDIA 云 GPU 优化的加速视频处理管道。该平台基于数百万小时的驾驶和机器人视频数据进行训练，并根据开放许可提供，以实现 […] NVIDIA Cosmos 的开发民主化，这是一个基于 2000 万小时视频进行训练的大型开源视频世界模型，首次出现在 AI消息。
Clarifai 10.10: Compute Orchestration [Private-Preview]
推出新的计算业务流程、Pixtral 12B、Granite-3.0 模型、增强的数据预处理管道等！
从业者判断大型语言模型输出的指南评估人工智能生成的输出对于构建大型语言模型的稳健应用程序至关重要，因为它允许将复杂的人工智能应用程序拆分为具有内置错误控制的简单阶段。在监督模式下评估生成输出相对简单，其中“正确答案”可以由人类评估者计算或提示。同时，在许多实际的 LLM 应用中，监督方法过于严格，需要能够解决开放式问题的评估。构建无监督评估器的最简单方法是要求 LLM 自我评估。然而，生成模型检测自身输出错误的能力尚不清楚。我们证明，通过迭代自我反思可以提高自我评估的质量。与“思想链”技术类似，该方法以推理时的计算量换取最终结果的稳健性。带有示例的 Google Colab 笔记本链接：h
Data Leakage in Preprocessing, Explained: A Visual Guide with Code Examples
数据预处理预处理管道泄漏的 10 种隐秘方式在我教授机器学习的经验中，学生经常会遇到同样的问题：“我的模型表现很好——准确率超过 90%！但是当我将其提交给隐藏数据集进行测试时，它现在不那么好了。哪里出了问题？”这种情况几乎总是指向数据泄漏。当测试数据中的信息在数据准备步骤中潜入（或泄漏）到您的训练数据中时，就会发生数据泄漏。这通常发生在常规数据处理任务中，而您没有注意到。当发生这种情况时，模型会从它不应该看到的测试数据中学习，从而使测试结果具有误导性。让我们看看常见的预处理步骤，看看数据泄漏时究竟会发生什么——希望您可以在自己的项目中避免这些“管道问题”。所有视觉效果：作者使用 Canva
Big Medical Image Preprocessing With Apache Beam | A Step-by-Step Guide
本文将引导您了解如何使用 Apache Beam 高效处理大型医学图像 — 我们将使用一个具体示例来探索以下内容：- 如何在 ML/AI 中使用大型图像- 用于处理上述图像的不同库- 如何创建高效的并行处理管道准备好进行一些严肃的知识共享了吗？文章使用 Apache Beam 进行大型医学图像预处理 | 分步指南由 DLabs.AI 服务。
