10,000x Faster Bayesian Inference: Multi-GPU SVI vs. Traditional MCMC
使用GPU加速度将贝叶斯推断从几个月到几分钟加快速度。贝叶斯推理速度更快10,000倍：多GPU SVI与传统MCMC首先出现在数据科学方面。
Enhancing AI Inference: Advanced Techniques and Best Practices
在实时AI驱动的应用程序（例如自动驾驶汽车或医疗保健监控）方面，即使是额外的一秒钟来处理输入也可能会产生严重的后果。实时AI应用需要可靠的GPU和处理能力，到目前为止，这对于许多应用程序一直非常昂贵且成本良好。通过采用优化推理过程，企业可以[…]提高AI推理的帖子：高级技术和最佳实践首先出现在Unite.ai上。
Cost-effective AI image generation with PixArt-Sigma inference on AWS Trainium and AWS Inferentia
这篇文章是我们将在Trainium和推断供电的实例上运行多个扩散变压器的系列中的第一篇文章。在这篇文章中，我们展示了如何将Pixart-Sigma部署到训练和推断供电的实例中。
在这篇文章中，我们展示了IFOOD如何使用萨格马制造商彻底改变其ML操作。通过利用SageMaker的力量，IFOOD简化了整个ML生命周期，从模型培训到部署。这种集成不仅简化了复杂的过程，还可以自动化关键任务。
Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments
在这篇文章中，我们探讨了如何修改您的区域访问控件，以专门允许亚马逊基岩跨区域推理，同时维持其他AWS服务的更广泛的区域限制。我们为SCP修改和AWS控制塔实现提供了实践示例。
How GoDaddy built a category generation system at scale with batch inference for Amazon Bedrock
这篇文章概述了由For Godaddy（域注册商，注册表，网络托管和电子商务公司）开发的自定义解决方案，该公司试图通过使用生成AI为超过2100万客户提供个性化的业务洞察，以使企业家精神更加访问。在这项合作中，生成的AI创新中心团队使用Amazon Bedrock中的批处理创建了一种准确且具有成本效益的基于AI的解决方案，帮助GoDaddy改善了他们现有的产品分类系统。
Reduce conversational AI response time through inference at the edge with AWS Local Zones
本指南展示了如何通过在三个位置上的亚马逊EC2实例上的face部署开源基础模型：商业AWS地区和两个AWS本地区域。通过比较基准测试，我们说明在接近最终用户的本地区域中部署基础模型如何显着减少延迟，这是实时应用程序（例如对话式AI助手助手）的关键因素。
Deducing commonality from complexity: Scientist explores 'Mesoscience' to address global issues
目前，有两个主题引起了全球科学界的极大关注：转变或推进科学范式，应对联合国可持续发展目标、气候变化和人类健康等全球挑战。然而，这两个主题是否共享基本且相互关联的机制？科学、工程和社会中的复杂系统是否存在共同的规律？
Which econometric method should you use for causal inference of health policy?
TL;DR Ress 和 Wild (2024) 的一篇论文在回答这个问题时提供了以下建议。当旨在控制大量协变量集时，请考虑使用超级学习者来估计干扰参数。当使用超级学习者估计干扰参数时，请考虑使用双重稳健估计方法，例如 AIPW 和 TMLE。当面临……
Is Multi-Collinearity Destroying Your Causal Inferences In Marketing Mix Modelling?
因果 AI，探索因果推理与机器学习的整合照片由 NOAA 在 Unsplash 上拍摄本系列是关于什么的？欢迎来到我的因果 AI 系列，我们将探索因果推理与机器学习模型的整合。期望探索不同业务环境中的许多实际应用。在上一篇文章中，我们介绍了使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力。今天，我们将重点转移到了解多重共线性如何损害您做出的因果推断，特别是在营销组合建模中。如果您错过了上一篇关于使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力的文章，请在此处查看：使用 CUPED 和双重机器学习为实验提供动力简介在本文中，我们将探讨多重共线性的破坏性，并评估我们可以用来解决它的一些方法。将涵盖以下
Astrologers Deduce Personalities As Poorly As Anyone Else
占星术是那些对识字的人来说毫无意义的东西之一。十亿光年外的星星的位置决定了你的性格，但如果你身处东方世界，你的性格可能与你出生在 2000 英里以西的人完全不同？看：我今天早上是处女座，现在我是狮子座！我完全感觉不同了。阅读更多
研究人员正在努力应对异构时间序列数据中因果关系发现的挑战，其中单一因果模型无法捕捉到不同的因果机制。基于结构因果模型、条件独立性检验和 Granger 因果关系的传统时间序列数据因果发现方法通常假设整个数据集的因果结构统一。然而，现实世界的场景 UCSD 研究人员提出了一种基于通用变分推理的框架 (MCD) 来推断潜在的因果模型以及每个样本的混合概率 这篇文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Can Big Data address causal Inference?
RocíoTitiunik通常认为不是。相关的问题是，大数据是否有可能发现用“小”数据发现的因果关系。 […]瓶颈通常是缺乏扎实的研究设计和可靠的理论，这两个理论对于发展，测试和积累因果解释至关重要。 […]基本的[…]大数据地址可以因果推断吗？首次出现在偶然的经济学家中。
Ten impressions of big data: Claims, aspirations, hardly any causal inference
“大数据”是全部的流行。我很好奇人们认为大数据可以做什么，以及某些人声称会做什么，以实现健康和卫生保健。我很好奇人们如何认为因果关系是由（或使用）大数据引起的。在很大程度上，这种考虑似乎被忽略了，好像可靠的因果推论只会出现[…]大数据的十个印象：主张，愿望，几乎没有任何因果推论首先出现在偶然的经济学家上。
Extrapolate Medicaid crowd out estimates with caution
在密歇根大学的ACA上的这段录像带上的1:16:30左右，卡托学院的迈克尔·坎农（Michael Cannon）引用了我的作品。奥斯汀·弗拉克特（Austin Frakt）估计，在医疗补助扩张中获得承保范围的人们中，有80％的人已经拥有私人健康保险。您有60％的人群的人群 - […]在偶然的经济学家中首先出现了谨慎的医疗补助人群估计。
既然我对事物的意见已公开，我可以看到我通常的朋友，家人和同事之外的人如何回应他们。令人着迷。我注意到的最重要的事情是人们推断了很多。例如，如果我写的话，“蛋黄太粘了”，许多人似乎[...]被推断的人首先出现在偶然的经济学家身上。
A Practical Starters’ Guide to Causal Structure Learning with Bayesian Methods in Python
学习因果结构并通过贝叶斯方法进行推断：Python教程《邮政一份实用的因果结构指南》中使用Python的贝叶斯方法学习，首先是迈向数据科学的。
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
