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Clearwater Analytics 如何利用生成式 AI 和 Amazon SageMaker JumpStart 彻底改变投资管理 |亚马逊网络服务
### 总结与分析该文档概述了使用 Amazon SageMaker JumpStart 将大型语言模型 (LLM) 适应专业领域的综合方法。此过程涉及对特定领域数据的预训练模型进行微调，以提高通用或检索增强生成（RAG）系统的性能。#### 要点：1. **微调过程：**- **数据准备：** 确保训练数据集与特定领域相关且全面。- **模型选择：** 选择合适的预训练模型作为起点。- **训练和评估：** 使用特定领域的数据微调所选模型，并根据特定任务的指标评估其性能。2. **性能指标：**- **与预训练模型的比较：** 如果适应成功，微调后的模型应优于原始预训练模型。- **RAG 基准测试：** 针对检索增强生成系统的性能，以验证域适应的有效性。3. **故障排除清单：**- 评估数据格式是否适合微调。- 确保训练数据集的完整性和质量。- 优化超参数以获得最佳性能。- 监控过度拟合或欠拟合问题。- 进行成本效益分析，以评估与 RAG 系统相比的运营成本。4. **高级注意事项：**- 使用逐渐复杂的数据进行迭代微调。- 跨相关领域的多任务学习，以提高多功能性。- 实施持续学习策略以进行持续更新，无需进行全面的再培训。#### 案例研究和结论：- **Clearwater Analytics 的成功：** Clearwater 通过使用 Amazon SageMaker JumpStart 微调财务数据模型，在特定领域任务方面取得了显着改进。这种方法提供了比通用模型或 RAG 系统更好的性能。- **人工智能的未来：** 该文件强调了专业化、更智能的法学硕士相对于更大模型的重要性。领域适应对于在各个行业实现定制且有效的人工智能解决方案至关重要。#### 作者的贡献：作者带来了 Clearwater Analytics 和 AWS 的不同专业知识，强调了他们在构建复杂的云解决方案、领导 ML 计划和推动人工智能创新方面的作用。### 建议1. **从 Amazon SageMaker JumpStart 开始：** 使用该平台简化微调流程，并利用针对域适应而优化的预构建模型。2. **迭代和细化：** 持续评估模型性能并迭代数据和超参数以达到最佳结果。3. **评估成本效益：** 进行彻底的成本分析，以确保微调模型与 RAG 系统等替代解决方案相比能够提供更好的运营效率。通过遵循这种结构化方法，企业可以有效地利用专业领域法学硕士的力量，通过定制的人工智能解决方案推动显着的竞争优势。
UnitedHealth 的 Optum 留下了一个人工智能聊天机器人，员工用它来询问有关索赔的问题，该机器人暴露在互联网上 |TechCrunch
在安全研究人员发现无需密码即可公开在线访问聊天机器人后，Optum 限制了对员工使用的内部人工智能聊天机器人的访问。该聊天机器人允许员工根据公司标准操作程序 (SOP) 询问有关处理患者健康保险索赔和纠纷的问题。尽管该工具不包含敏感的个人或受保护的健康信息，但它的曝光恰逢联合健康使用人工智能工具的审查，据称该工具凌驾于医生的决定并否认患者的索赔。在 TechCrunch 向 Optum 发出警报后，该聊天机器人在一段未知的时间内可以访问，之后又变得无法访问。Optum 表示，SOP 聊天机器人是一个演示工具，从未投入生产，也没有做出任何决定，但提供了对现有 SOP 的更好访问。自 9 月份以来，员工已与聊天机器人进行了数百次互动，参考了与索赔处理和争议解决相关的内部文件。
去中心化战斗数据：CDAO、Anduril 向第三方开发者开放战术“网格”
五角大楼正在采用去中心化的人工智能和大数据方法，从集中式大型系统转向为一线领导者提供 Anduril 的 Lattice Mesh 等工具，该工具允许通过现有战术网络快速访问传感器数据。最近，Anduril 获得了价值 1 亿美元的合同，并为第三方开发商发布了软件开发工具包 (SDK)，这标志着向开放、灵活的军事系统的转变，该系统可以快速适应新技术和不断变化的任务。这种方法旨在通过实现前线部队和各种传感器之间的直接数据共享而没有延迟或中央处理瓶颈来增强战场敏捷性。
跨越式进入数字时代：匹兹堡地区卫生系统拥抱人工智能
给定文本中没有提供具体的新闻文章或内容进行摘要。文本似乎是报纸网站界面的模板或布局，包括新闻、本地、体育、讣告、分类等各个部分和功能，但缺乏实际的新闻内容。
英特尔下调了对下一代Falcon Shores AI GPU的期望——Gaudi 3错过了AI浪潮，Falcon将需要快速迭代才能具有竞争力
由于未能实现销售目标以及 Gaudi 的部署复杂性，英特尔正在将重点从 Gaudi 3 AI 加速器转移到即将推出的 Falcon Shores GPU 平台。临时联合首席执行官 Michelle Johnston Holthaus 承认 Falcon Shores 需要迭代开发才能具有竞争力，并强调这是大规模采用之前的学习步骤。该公司计划 Falcon Shores 将 Xe-HPC GPU 和 x86 CPU 与统一内存架构集成，旨在比当前产品显着提高性能。英特尔认为 Falcon Shores 对于开发与其新人工智能硬件设计兼容的软件至关重要。
皮卡 2.0 继索拉之后推出，将您自己的角色、物体、场景融入新的人工智能视频中
总部位于帕洛阿尔托的初创公司 Pika 推出了 Pika 2.0，这是一款先进的人工智能视频生成器，提供增强的用户控制和可定制性。主要功能包括改进的文本对齐、更好的运动渲染以及用于精细内容定制的新“场景成分”功能。Pika 拥有超过 1100 万用户，其目标是让 AI 视频创作变得触手可及且价格实惠，与 OpenAI 的 Sora 等竞争对手区分开来，Pika 专注于个人创作者而不是专业工作室。该平台的经济性和多功能性预计将推动影响者、广告商和日常用户的进一步采用。
前字节跳动实习生被指控破坏著名人工智能奖获奖者的行为
前字节跳动实习生田克宇被指控犯有职业不当行为，包括破坏同事的工作，获得了 NeurIPS 人工智能研究最佳论文奖。这篇获奖论文提出了一种生成人工智能图像的先进方法，据称比以前的方法更有效。然而，这一决定在网上引发了关于 NeurIPS 的评估流程和人工智能社区道德标准的争议。批评者认为，向有严重不当行为的人授予这样的荣誉有损学术诚信。NeurIPS 坚称其决定完全基于该论文的科学价值。
ChatGPT 发布“项目”功能——看似简单可能是对你非常重要和方便的改进
在 OpenAI 12 天活动的第 7 天，ChatGPT 推出了“项目”功能，允许用户对聊天和数据进行分组，以便更轻松地进行定制。此次全球推出包括项目内共享笔记和文件等功能，可供该项目中的所有聊天访问。用户还可以集成其他功能，例如 SearchGPT 和 Canvas。这一消息是在 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 和其他团队成员主持的直播中宣布的。
苹果仍然是摩根士丹利的“首选”，摩根士丹利认为人工智能将推动 iPhone 销售
摩根士丹利维持苹果 (AAPL) 为 2025 年首选股，称该公司的人工智能产品是 iPhone 销量增长和升级的推动力。分析师预测，由于 Apple Intelligence 的推出，将出现重大的设备升级周期，预计服务将实现两位数增长，毛利率将扩大。尽管该股已接近历史高点，摩根士丹利仍重申其“增持”评级，目标价为 273 美元。
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不要等待美国政府对人工智能的裁决采取行动——政策专家
Workday 负责公司事务的副总裁表示，由于国会的支持率接近，美国不太可能就人工智能进行联邦立法。相反，企业应该关注新的 NIST 框架来管理人工智能风险。加州州长否决了一项旨在确保人工智能安全的法案，但州级活动仍在继续，纽约等其他州正在考虑类似的立法。NIST 框架被视为联邦法律制定之前的指南，美国有可能将其方法与欧盟的人工智能法案相协调。
