Команда Google AI представила алгоритм TeraHAC и продемонстрировала его высокое качество и масштабируемость на графах до 8 триллионов рёбер

Команда Google AI представила алгоритм TeraHAC и продемонстрировала его высокое качество и масштабируемость на графах до 8 триллионов рёбер

IT решения FlyCode

Умная система для медицинской практики

IT-решение для маркетинга клиники

Телемедицина: дополнительный доход для вашей клиники

IT решение по мониторингу пациентов и продаже дополнительных услуг

Умный AI-ассистент для вашей клиники

AI инструменты работы с пациентом медицинское будущее здесь и сейчас

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

• Метод машинного обучения для изучения многозадачных временных действий с использованием обработки естественного языка

• Ядерный модуль CUDA для ускорения вывода LLM через объединенные квантованные умножения матриц.

• Автоматическая маршрутизация запросов с помощью метода самоотражения модели AI

←Назад: Оценка мультимодельных ИИ: новая методика от Reka AI

Далее: Фреймворк машинного обучения для повышения безопасности генеративных сетей T2I→