Žyma: mašininis mokymasis
-
Claude Science: laboratorijos gauna DI darbastalį
Claude Science pristatomas kaip DI darbastalis mokslininkams: kodas, molekulės, baltymai ir atkartojami rezultatai vienoje vietoje.
· 1 min.
-
HippoRAG su Bedrock: kai RAG reikia ne tik atminties, bet ir ryšių
AWS parodė, kaip įgyvendinti HippoRAG naudojant Amazon Bedrock, Neptune ir Personalized PageRank.
· 1 min.
-
Multi-turn RL: agentų mokymasis prasideda tada, kai pokalbis nesibaigia
AWS aprašo gerąsias multi-turn reinforcement learning praktikas agentams, kurie sprendžia užduotis per kelis žingsnius.
· 1 min.
-
NVIDIA atviri modeliai ICML: DI tyrimai greitėja ne tik laboratorijose
NVIDIA skelbia, kad jos atviri modeliai ir duomenų rinkiniai plačiai naudojami ICML 2026 tyrimuose.
· 1 min.
-
Duomenų tinklelis agentams: DI be tvarkos greitai atsitrenkia į sieną
AWS parodė, kaip moderni data mesh strategija gali būti pagrindas produkciniams agentinio DI sprendimams.
· 1 min.
-
BoltzGen ant SageMaker: baltymų dizainas keliauja į valdomą DI procesą
AWS parodė, kaip BoltzGen diegiamas ant SageMaker DI baltymų dizaino eksperimentams nuo validacijos iki batch apdorojimo.
· 1 min.
-
MLflow ir SageMaker: DI eksperimentai turi palikti pėdsakus
AWS aprašė, kaip benchmark ir rekomendacijų rezultatus transliuoti į MLflow naudojant Amazon SageMaker AI.
· 1 min.
-
Multi-turn RL ir Amazon Nova: DI mokosi ne atsakyti, o kalbėtis
AWS aprašė multi-turn reinforcement learning infrastruktūrą Amazon Nova modeliams su SageMaker HyperPod.
· 1 min.
-
Amazon Nova mokoma pamiršti: DI privatumas prasideda nuo ištrynimo
AWS aprašė selective unlearning metodą su Amazon Nova, kai modelis mokomas pamiršti pasirinktą informaciją.
· 1 min.
-
Atviri DI modeliai ICML 2026: NVIDIA rodo, kur juda tyrimai
NVIDIA rašo, kad atviri Nemotron, Cosmos ir BioNeMo modeliai vis dažniau naudojami ICML 2026 tyrimuose.
· 1 min.