Data&AI

Чем эффективнее и доступнее становятся такие системы, тем больше растет спрос на них, что только повышает затраты энергии.

Компания ведет разработку своих моделей на суперкомпьютере, построенном на тысячах графических процессоров Nvidia. Обслуживание ChatGPT обходится ей очень дорого.

На предстоящей конференции Adobe Max в компании обещают рассказать обо всех возможностях Stardust подробнее.

Свои гаджеты компания использует в первую очередь для демонстрации самых новых технологий системы Android.

Эксперты в области работы с данными поделились опытом повышения зрелости процессов Data Governance и обсудили перспективы применения в них искусственного интеллекта.

Американский суд рассматривает иск минюста к Google; компанию обвиняют в незаконном использовании своего монопольного положения в интернет-поиске.

В основе классической ИТ-архитектуры лежат приложения, каждое со своей базой данных, что обычно приводит к дублированию информации в бизнес-объектах. Ядро дата-центричной архитектуры – данные, доступные всем потребителям через единую точку, роль которой в сложных системах исполняет логическая витрина основанная на модели консолидированных данных. В чем преимущества использования онтологий для построения такой модели и как построить онтологическую модель, обеспечив гибкость и целостность?

Развитие культуры играет важную роль в успешной монетизации данных. Компания «Магнит» трансформировала операционную модель по работе с данными, внедрила ряд инициатив Data Governance, оптимизировала процессы ввода новых data-специалистов и разработала свой инструмент self-service для бизнес-аналитики. Все это положительно сказалось на процессе принятия решений, открыло новые возможности для бизнеса и обеспечило непрерывный доступ к анализу данных.

За последнее десятилетие прогресс в развитии технологий глубинного обучения сопровождался рядом достижений в сфере обработки текстов и мультимедиа, что вызвало ажиотажный спрос на приложения в области искусственного интеллекта. Однако основная часть подобных разработок была связана с решением задач из индустрии развлечений: генерация реалистичных изображений несуществующих предметов, диалог с человеком, игры и пр. Насколько необходимо развитие именно этих направлений? Какие проблемы имеются на пути применения ИИ в здравоохранении, сельском хозяйстве и других отраслях реальной экономики?

ИИ обещает кардинально увеличить темпы выпуска программного обеспечения, сделав непрерывную поставку фактическим стандартом; при этом претерпят изменения процессы и роли, в особенности относящиеся к тестированию.

Продолжение внедрения облаков, гибридный режим работы, «хайп» вокруг генеративного ИИ и усложнение законодательных требований заставляют компании увеличивать расходы.

Правительство РФ провело стратегическую сессию по развитию искусственного интеллекта.

Благодаря 28-миллиардной сделке Cisco значительно расширяет спектр своих решений в области безопасности; планируетcя полномасштабная интеграция технологий Splunk.

Бизнес-пользователи получат возможность консультироваться с генеративным искусственным интеллектом.

Внимание антимонопольных органов привлекло положение на местном рынке облачных вычислений.

Процессоры Nvidia H100 получаются все более широкое распространение в обучении моделей искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислениях.

Портал «Лечащий врач» в рамках нового проекта «Медицина в точке бифуркации» приводит примеры оптимизации здравоохранения с использованием ИИ-технологий.

По мнению основателя Oracle, генеративный искусственный интеллект фундаментально изменит методы разработки приложений.

Начиная с процессора Meteor Lake, Intel будет оснащать все свои чипы ИИ-ускорителем, однако корпорации еще предстоит объяснить потребителям, зачем им это нужно.