Data&AI

Стандартный инструментарий построения и тестирования промптов наверняка поможет расширить применение генеративного ИИ в корпоративной среде.

Ксения Левина, руководитель по развитию API Big Data PravoTech, — о роли юридических данных в оценке рисков и их месте в создании кредитного конвейера Альфа-Банка.

Павел Шорохов, директор департамента по работе с данными, и Олег Молчанов, руководитель направления по метаданным и качеству данных сети «Магнит», – о повышении прозрачности информационных активов и роли доверия пользователей к данным для развития компании.

По мере расширения областей применения систем искусственного интеллекта все более актуальным становится проблема обеспечения гарантий их функциональной корректности и безопасности. Особенно важно это в таких критически важных прикладных отраслях, как медицина, транспорт, промышленность, системы безопасности и др. Характеристики функциональности и безопасности систем искусственного интеллекта во многом определяются качеством используемых в них данных.

Индустрия серверных процессоров активно меняется – все больше ядер, число которых, например в старших моделях процессоров AMD EPYC Zen 4, перевалило за сотню. Для решения задач машинного обучения и для выполнения высокопроизводительных расчетов все шире применяются GPU, на которых теперь стало быстрее выполнять и задачи сортировки, важные для работы с СУБД. Наиболее ярким примером реализации устремления компании Intel к задачам HPC и ИИ стал выпуск серверных масштабируемых процессоров поколения Xeon Max, работающих с высокоскоростной памятью HBM2E.

Суперкомпьютер Stargate («Звездные врата»), ориентированный на решение задач искусственного интеллекта, построят к 2028 году.

Александр Колесников, технический директор Softlogic, – о создании системы цифрового контроля на базе нейросетей, предназначенной для ведомств, ответственных за состояние дорожной инфраструктуры и содержание городских территорий.

Методологии и технологии управления данными в России сегодня на подъеме – этому способствуют, с одной стороны, требования экономики данных, а с другой, появление на рынке свободных ниш, занимаемых ранее зарубежными ИТ-игроками. Какие тенденции сегодня наблюдаются в отечественной индустрии управления данными и что можно сказать про прогнозы ее развития? Ведущие представители отрасли делятся своими взглядами на судьбы индустрии.

Предприниматель создал xAI в прошлом году и рассчитывает сделать его конкурентом OpenAI и Google в области больших языковых моделей.

Расстановка сил может пошатнуться, если вероятному альянсу не воспрепятствуют антимонопольные органы.

В Москве прошел XIII ежегодный форум DATA&AI 2024 издательства «Открытые системы».

Год 2023 стал триумфом генеративного искусственного интеллекта – генерируемый лингвистическими моделями типа ChatGPT контент практически уже невозможно отличить от сделанного человеком. Расширение моделей на генерацию программного кода, оригинальных рисунков и видео открыл новые перспективы повышения производительности труда программистов, оформителей, контент-менеджеров и пр. Все это привело к тому, что все чаще стали говорить о создании уже в ближайшей перспективе сильного искусственного интеллекта.

Разработан метод построения модели учебных данных по параметрам обученной нейронной сети.

Исследователи разработали целый набор параметров, используемых при обучении и ориентированных на распознавание и учет экономических стимулов для человека.

Евгений Курильщиков, владелец продукта «Управление данными» «Северстали», – об обеспечении качества технологических данных и его роли в скорости реализации дата-проектов.

Британская компания обошлась HP в 11 млрд долл.; уже вскоре после сделки покупатель заявил, что обнаружил серьезные нарушения в отчетности и списал в убыток почти 9 млрд.

Корпорация встраивает помощника с генеративным искусственным интеллектом Copilot во все свои продукты.

Планируется полностью переработать архитектуру — от схем памяти и высокоскоростных шин до корпусов.

Построенная исследователями модель позволяет количественно оценить суждения, сделанные под воздействием эмоциональных раздражителей.

В состав DGX SuperPOD может входить восемь и более систем DGX GB200, а их масштабирование позволяет объединить десятки тысяч процессорных «суперчипов».