5 Unconventional Sources of Data for Your Next Project
在开展项目时，请超越传统数据源。探索社交媒体和用户生成内容等非常规选项，以获得新见解。
Anthropic simplifies AI access to data sources
Anthropic 推出了模型上下文协议 - 一个简化 AI 与数据源和外部工具集成的开源框架。通过提供通用标准，MCP 增强了 AI 功能并消除了对定制解决方案的需求。
FAA RFI for AI integration of Safety Data Sources with Predictive tools
美国联邦航空局最近发布了一份市场调查/信息请求 (RFI)，以整合各种航空系统，使用（开发）分析来预测风险并提供支持性补救措施参考数据。该通知还要求提供已经可用的算法、软件和硬件。很久以前，交通部监察长将 FAA 称为……
To modernize the consumer price index — the most widely used measure of inflation in the U.S. — the Bureau of Labor Statistics should accelerate its use of new sources of data and develop price indexes based on different income levels, says a new report.
Sparklyr 1.7 提供了备受期待的改进，包括用于图像和二进制数据源的 R 接口、几个新的 spark_apply() 功能以及与 sparklyr 扩展的更好集成。
UCLA-led research reveals extent of L.A. and California wildfires’ impact on air quality
对空气质量数据源的分析和对微小空气颗粒的研究旨在帮助人们在火灾中做出更安全的选择。
MCP Introduces Deep Integration—and Serious Security Concerns
MCP - 拟人化于2024年11月引入的模型上下文协议，是将AI助手连接到数据源和开发环境的开放标准。它是为未来而建造的，其中每个AI助手都直接连接到您的环境中，该模型知道您已经打开了哪些文件，选择了哪些文本，您刚刚键入的内容，[…]
How Infosys built a generative AI solution to process oil and gas drilling data with Amazon Bedrock
我们使用亚马逊基岩利用了Infosys Topaz™AI功能，为石油和天然气行业量身定制了一个高级的抹布解决方案。该解决方案在处理多模式数据源，无缝处理文本，图表和数值数据方面表现出色，同时维护不同数据元素之间的上下文和关系。在这篇文章中，我们提供有关解决方案的见解，并引导您浏览不同的方法和架构模式，例如在开发过程中使用不同的分块，多向量检索和混合搜索。
英国的计划似乎将主权以幻影效率外包。公共服务提供了数据和权力，而美国科技巨头获得了回报，这是英国渴望成为技术领导者的时期。如今，似乎很乐意成为一个愿意的恳求者 - 将其数据，基础设施和公共服务交给美国科技巨头，以换取有几个百分点的效率提高点。令人担忧的是，基尔·斯泰默爵士（Keir Starmer）政府的人工智能策略似乎持续着言论，主权缩写并以技术 - 乌托邦的假设为基础。上周，技术秘书彼得·凯尔（Peter Kyle）促进了NHS中使用AI生成的排放信。他说，这项技术将处理医生和患者之间的复杂对话，削减文书工作和简化服务。部长们说，通过在公共部门应用AI，政府可以节省450亿英镑，但退后一步
Amazon Q业务是一家完全管理的，生成的AI驱动助手，可帮助企业解锁其数据和知识的价值。借助Amazon Q Business，您可以通过使用公司各种数据源和企业系统中存储的信息和专业知识来快速找到问题的答案，生成摘要和内容以及完成任务。 […]
亚马逊基岩知识库通过支持亚马逊OpenSearch服务托管群集的支持，扩大了其矢量商店的选项，从而进一步增强了其作为完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案的能力。这种增强基于亚马逊基础知识库的核心功能，该功能旨在将基础模型（FMS）与内部数据源连接起来。这篇文章提供了一个全面的，分步的指南，以将亚马逊基础知识基础与OpenSearch服务托管群集作为其矢量商店。
Build an MCP application with Mistral models on AWS
这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手，从而集成了实时位置服务，时间数据和上下文内存，以处理复杂的多模式查询。此用例，餐厅的建议是一个例子，但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。
Work Data Is the Next Frontier for GenAI
9个原因为什么工作数据是LLM培训最有价值的数据源，它具有独特的能力推动LLM性能到前所未有的高度。后工作数据是Genai的下一个前沿，首先是迈向数据科学。
20 Leading Indicators for Aviation SMS Education!
航空安全管理中航空SMSLeading指标的主要指标是积极的指标，可帮助预测和防止安全问题导致事件或事故。这些指标重点关注航空系统内的组织，运营和人为因素。BELOW是一份全面的领先指标清单，可以在航空安全管理中进行教育目的进行分析。每个指标都伴随着其相关性和潜在数据源的简要说明。
Soup-of-Experts: Pretraining Specialist Models via Parameters Averaging
大规模模型经常在不同的数据源的混合物上进行培训。不同的数据混合物产生了非常不同的下游性能。我们提出了一种新型架构，可以为每个数据混合物实例化一个模型，而不必重新培训模型，而不必重新培训该模型，而不必构成一系列专家的构造，这些构造是一种可实用的组合型组合。直方图。要训练此体系结构，我们采样了随机直方图，实例化相应的模型，然后通过一批数据进行反向处理…
EgoDex: Learning Dexterous Manipulation from Large-Scale Egocentric Video
模仿操纵的学习存在众所周知的数据稀缺问题。与自然语言和2D计算机视觉不同，没有用于灵巧操作的互联网规模的数据语料库。一种吸引人的选择是以自动扩展的数据源为中心的人类视频。但是，现有的大规模数据集（例如EGO4D）没有本机姿势注释，也不关注对象操纵。为此，我们使用Apple Vision Pro来收集Egodex：迄今为止，最大，最多样化的人类操纵数据集。 Egodex有829个小时的Egentric视频，配对3D…
