Amazon SageMaker에서 AWS Trainium을 사용한 Llama 2 교육에 대한 간단한 가이드 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970155타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Amazon SageMaker Canvas 및 Amazon Bedrock | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970157타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Amazon Q Business 및 AWS IAM Identity Center를 사용하여 안전한 프라이빗 엔터프라이즈 생성 AI 앱 구축 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969855타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
Amazon Transcribe Call Analytics를 사용한 AI 기반 요약으로 고객 서비스 효율성 향상 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969857타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
Amazon Q |의 생성적 AI 지원을 통해 소프트웨어 개발을 가속화하고 비즈니스 데이터를 활용하세요. 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969883타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
QuickSight의 Amazon Q Business와 Amazon Q는 직원들이 더욱 데이터 중심적으로 행동하고 회사 지식을 사용하여 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969885타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Cohere Command R 및 R+를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969589타임 스탬프 : 29년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Databricks DBRX를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968564타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon Bedrock의 기술 자료를 통해 단일 문서에 대한 질문이 단순화됩니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968566타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
SandboxAQ AI 시뮬레이션 플랫폼 제품 책임자인 Arman Zaribafiyan은 IQT Vancouver/Pacific Rim 2024 연사입니다 – Inside Quantum Technology 소스 클러스터 : 양자 기술 내부 소스 노드 : 1968474타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
양자 뉴스 브리핑: 26년 2024월 XNUMX일: Zurich Instruments 및 QuantWare의 뉴스 • Quantum Computing Inc. • 베이징 칭화 대학교 양자 정보 센터(CQI) • MIT • 카네기 멜론 대학교 • 중국 과학 기술 대학교 • Airbus – 양자 기술 내부 소스 클러스터 : 양자 기술 내부 소스 노드 : 1968476타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에 Hugging Face(PyAnnote) 스피커 분할 모델을 비동기 엔드포인트로 배포 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968300타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
AWS에서 향상된 의사 결정을 위한 LLM의 텍스트 요약 기능 평가 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968302타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock | 고급 라우팅 기술로 대화형 AI 향상 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968035타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
Amazon Engineering용 Amazon SageMaker에 대한 인간 및 AI 피드백을 통해 LLM 성능 개선 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968037타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
사용자 벡터를 통해 Amazon Rekognition Face Search의 정확성 향상 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968832타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일