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摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
如何简化嵌入式边缘 AI 应用程序开发
TI 灵活的软件架构和开发环境让您可以在任何地方训练模型，并使用您最喜欢的行业标准 Python 或 C++ 应用程序编程接口 (API)（来自 TensorFlow Lite、ONNX RunTime 或 TVM 和 SageMaker Neo with Neo AI DLR 运行时引擎）仅用几行代码即可将其编译并部署到 TI 硬件上。在这些行业标准运行时引擎的后端，我们的 TI 深度学习 (TIDL) 模型编译和运行时工具让您可以为 TI 硬件编译模型，将编译后的图形或子图部署到深度学习硬件加速器上，并从处理器获得最佳推理性能，而无需任何手动工具。
在浏览会话级别设计的议程...
Title: 7 principles for Title: Amazon Nova: Title: Accelerate multi-step Title: Building a modern Title: Train gen Al models Title: Unlock the power effective and cost- Understanding models SDLC tasks with Amazon Q data strategy for designing on Amazon SageMaker Al of your data with efficient generative Al Speakers: Firat Elbey Developer agents gen Al workloads on AWS for scale and performance Amazon S3 Metadata Session 2 apps演讲者：Manikandan演讲者：Neel Mitra＆Speaker：Rekha演讲者：Hiren 10:10 AM PT发言人：Mark Relph Srinivasan和Doug Clauson Sashi sashi varanasi varanasi seshadrinathan chandiramani
模块
亚马逊萨吉人NEO。Amazon Web服务，[s。 l。，2020年8月5日]。disponívelem：https：// aws.amazon.com/pt/sagemaker/neo/。Acesso EM：7 Dez。2020。Brownlee，J。Scikit-Learn的温和介绍：Python机器学习库。机器学习精通，墨尔本，4月16日2014。disponívelem：https：// machinelearningmastery。com/a-a-gentle引入至scikit-learn-a-a-python-machine-machine-library/。Acesso EM：7 Dez。2020。Heller，M。什么是Keras？解释了深度神经网络API。Infoworld，Framingham，2019年1月28日。disponívelem：https：//www.infoworld.com/article/3336192/what-is-keras-the-deep--deep--neal-network-api-explain.html。Acesso EM：7 Dez。2020。Johns，R。Pytorch vs Tensorflow用于您的Python深度学习项目。真正的python，[s。 l。]，2020年9月2日。disponívelem：https：//realpython.com/pytorch-vs-tensorflow/。Acesso EM：7 Dez。2020。oqueécomputaçãonaborda？Hewlett Packard Enterprise，圣保罗，[2020]。disponívelem：https：//www.hpe.com/br/pt/what-is/dedge-computing.html。Acesso EM：7 Dez。2020。o TensorflowHubéumabibliotecadeMódulosde Machine LearningReutilizáveis。张量，[s。 l。，2020年9月5日]。disponívelem：https：//www.tensorflow.org/hub?hl=pt-br。Acesso EM：7 Dez。2020。pytorch。Facebook AI，[s。 l。，2020年9月6日]。Acesso EM：7 Dez。2020。一次性em：//ai.facebook.com/tools/。Sagar，R。印度印第安人，班加罗尔，2019年11月13日。一次性售价：https：// analyticsyndiag.com.com.com.com.com.com.com-self-self-computer-karpathy-elon-elon-mulsk-ai/。Acesso：7天。 2020。 为什么选择Keras？ 熊，[s。 l。，5七。 2020]。 处置EM：https：//keras.io/why_kers/。 Acesso：7天。 2020。Acesso：7天。2020。为什么选择Keras？熊，[s。 l。，5七。 2020]。处置EM：https：//keras.io/why_kers/。Acesso：7天。 2020。Acesso：7天。2020。
Amazon Web Services 概述 - AWS 白皮书
Amazon Augmented AI ................................................................................................................................ 74 Amazon Bedrock .................................................................................................................................... 74 Amazon CodeGuru ................................................................................................................................ 75 Amazon Comprehend ................................................................................................................................ 75 Amazon DevOps Guru ............................................................................................................................. 75 Amazon Forecast .................................................................................................................................... 76 Amazon Fraud Detector ............................................................................................................................. 77 Amazon Comprehend Medical ............................................................................................................................. 77 Amazon Kendra ............................................................................................................................................. 77 Amazon Lex ............................................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Equipment ............................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Metrics ............................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Vision ............................................................................................................................. 79 Amazon Monitron ............................................................................................................................................. 79 Amazon PartyRock ............................................................................................................................................. 80 Amazon个性化 ................................................................................................................................ 80 Amazon Polly .................................................................................................................................. 81 Amazon Q .................................................................................................................................. 82 Amazon Rekognition .................................................................................................................................. 82 Amazon SageMaker AI ...................................................................................................................... 82 Amazon Textract .................................................................................................................................................................................... 89 Amazon Transcribe ........................................................................................................................... 89 Amazon Translate ................................................................................................................................ 90 AWS DeepComposer ............................................................................................................................. 91 AWS DeepRacer ...................................................................................................................................... 91 AWS HealthLake .................................................................................................................................... 91 AWS HealthScribe ............................................................................................................................. 92 AWS Panorama ...................................................................................................................................... 92 管理和治理 ............................................................................................................................................. 93
成功利用生成式 AI 的 6 个步骤 - awsstatic.com
亚马逊 SageMaker 等工具简化了模型创建并消除了进入门槛，使 AI 技术和计划能够更有效地扩展。此外，亚马逊还创建了一套预先构建的 AI 服务，提供现成的智能来解决常见的业务用例，而无需客户构建自己的模型。例如，Amazon Bedrock 是一项新服务，可通过 API 访问来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亚马逊的生成式 AI FM。Amazon Bedrock 也是客户使用 FM 构建和扩展基于生成式 AI 的应用程序的最简单方法。Amazon Bedrock 通过可扩展、可靠且安全的 AWS 托管服务，提供了访问一系列功能强大的文本和图像 FM（包括 Amazon Titan FM）的能力。
会议概述
•AWS上的生成AI：各种规模和类型的组织都利用大型语言模型（LLM）和基础模型（FMS）构建生成的AI应用程序，以提供新的客户和员工体验。With enterprise-grade security and privacy, access to industry-leading FMs, and generative AI-powered applications, AWS makes it easy to build and scale generative AI customized for your data, your use cases, and your customers • Amazon Bedrock : Fully managed service that offers a choice of high-performing foundation models (FMs) from leading AI companies like AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, and亚马逊通过单个API，以及构建生成AI应用程序的广泛功能。使用Amazon Bedrock，您可以轻松地尝试并评估用例的顶级FMS，并使用诸如微调和检索增强生成（RAG）等技术私下对其进行私人自定义，并构建使用enterprise系统和数据源执行任务的媒介。文档，介绍亚马逊基岩•亚马逊萨吉式制造商：完全管理的机器学习服务。它旨在使开发人员和数据科学家更容易按大规模构建，训练和部署机器学习模型。它提供了常见的机器学习算法，这些算法将在分布式环境中进行优化以有效地与极大的数据进行优化。为了使开始更容易，Amazon Sagemaker JumpStart为最常见的用例提供了一组解决方案，只需单击几下即可轻松部署。文档文档，•Amazon Q：Amazon Q生成代码，测试，调试，并且具有多步规划和推理功能，可以转换和实现从开发人员请求生成的新代码。Amazon Q还使员工更容易通过与企业数据存储库相连接，以便通过逻辑上总结数据，分析趋势并参与对话的数据，从而使员工更容易获得跨业务数据的答案，例如公司政策，产品信息，业务结果，代码基础，员工和许多其他主题。
有原则的技术对基因 - 基因 - 竞争者的投资 -
To provide organizations with a jumping-off point for understanding the total cost of deploying and managing GenAI workloads, including model fine-tuning and inferencing, we looked at the approximate 3-year costs of two on-premises Dell ™ solutions leveraging PowerEdge ™ R660 and PowerEdge XE9680 hardware—a traditional solution and a subscription-based Dell APEX pay-per-use solution—and comparable Amazon Web Services (AWS) Sagemaker和Microsoft Azure机器学习解决方案。根据我们的计算，Dell Apex付款方式解决方案是我们比较的3年解决方案中最具成本效益的。来自AWS和Azure的竞争性云解决方案的成本是基于订阅的Dell Apex付费解决方案的3.81倍。与传统的Dell On-Formises解决方案相比，我们定价的AWS和Azure Cloud Solutions的成本最高为2.88倍。继续阅读，以了解Genai如何帮助您的公司以及我们如何计算总拥有成本（TCO）结果。
亚马逊公布第四季度业绩
“假日购物季节对亚马逊来说是迄今为止最成功的季节，我们感谢客户的支持，出售合作伙伴以及帮助这样做的员工。”亚马逊总裁兼首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）说。“当我们回顾这季度几年后的几年后，我怀疑我们最记得的是在所有业务中提供的显着创新，没有什么比在AWS中介绍了新的Trainium2 AI Chip，我们在亚马逊Nova的基础模型，亚马逊Nova，Amazon Nova，Amazon Nova，在Amazon Bedrock中的新模型和特征，从而使客户越来越多地迁移到Emazon Bedrock，并在Amazon Bedrock中脱颖而出。 Amazon Sagemaker更加协调一致地将数据，分析和AI提取这些好处通常是由客户（和企业）几个月来实现的，但是在这个新兴的技术环境中，这些好处是实质性的推动力，我们很高兴看到客户建立了什么。”
10 编码
方法：本研究分析了马来西亚卫生信息中心 2017 年 1 月至 2022 年 6 月的死亡记录，这些记录已编入 ICD-10。数据匿名化符合道德标准，经过质量检查后，共纳入 387,650 份死亡登记。数据集仅限于三位数的 ICD-10 代码，经过清理和 80:20 的训练测试分割。预处理涉及 HTML 标签删除和标记化。ML 方法，包括 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）、Gzip+KNN（K 最近邻）、XGBoost（极端梯度提升）、TensorFlow、SVM（支持向量机）和朴素贝叶斯，都已针对自动 ICD-10 编码进行了评估。使用 Amazon SageMaker（亚马逊网络服务，华盛顿州西雅图）对模型的准确度、F1 分数、精确度、召回率、特异性和精确度-召回率曲线进行了微调和评估。敏感性分析解决了不平衡数据场景，增强了模型稳健性。