Искусственный интеллект Hamming: быстрый способ сделать ваши запросы, RAG и AI-агенты более надежными

 Hamming AI: An AI Startup that Provides Fastest Way to Make Your Prompts, RAG, and AI Agents More Reliable

“`html

Hamming AI: Искусственный Интеллект, Обеспечивающий Самый Быстрый Способ Сделать Ваши Prompt’ы, RAG и Агентов ИИ Более Надежными

Внедрение RAG и AI-агентов эффективно производить в несколько этапов сложно. Результаты LLM могут радикально изменяться путем настройки всего нескольких параметров, таких как определение вызова функции или параметры извлечения. Необходимо проводить много проб и ошибок при написании prompt’ов вручную, чтобы добиться их хорошей работы. Не говоря уже о том, что обновленные модели часто делают старые prompt’ы неиспользуемыми.

Решение от Hamming AI

Знакомьтесь с Hamming AI – инновационной стартап-компанией, которая предоставляет платформу для экспериментов, чтобы помочь командам в разработке надежных решений искусственного интеллекта. Hamming AI нацелен на помощь инженерным и продуктовым командам в создании систем искусственного интеллекта, способных улучшаться с минимальным вмешательством человека.

Hamming AI поддерживает основные отрасли, такие как юридическая, медицинская, финансовая, туристическая и другие, в их усилиях по созданию долговечных продуктов в области искусственного интеллекта. Сотрудничество между командами внедрено в Hamming AI. В области высокорискованных сфер, где неправильный ответ может привести к регуляторным последствиям или значительному оттоку, Hamming AI является экспертом в помощи компаниям.

Практические решения

Для автоматизации создания prompt’ов Hamming AI представили Prompt Optimizer, новую функцию, которая находится на стадии бета-тестирования. Hamming AI генерирует различные варианты prompt’ов с использованием LLM. Их адъюдикатор LLM оценивает эффективность конкретного prompt’а при выполнении задания. Они выявляют экстремальные случаи и применяют их для улучшения нескольких примеров prompt’a.

Используя продукты Hamming AI, вы можете создавать продукты искусственного интеллекта, ориентированные на конкретные отрасли, такие как:

  • Организация золотых наборов данных с уже реализованной версионностью.
  • Преобразование трасс в тестовые случаи с легкостью и интеграция их в ваш золотой набор данных.
  • Оптимизированные оценки RAG для быстрого выявления узких мест в потоке данных.
  • Система Hamming AI будет оценивать производительность потока данных на каждом наборе данных, используя наши собственные оценки для точности, тональности, галлюцинаций, точности и полноты.

Цель Hamming заключается в создании среды для тестирования продуктов искусственного интеллекта. Он автоматизирует процесс оценки, используя большие языковые модели (LLM). То, что делает Hamming, практически идентично тому, как группа специалистов по искусственному интеллекту внимательно рассматривает результаты модели ИИ. По сравнению с часами, которые бы заняло вручную тестирование различных конфигураций и наборов данных, автоматизированное тестирование является огромным временным экономичным для разработчиков. По сравнению со старомодным методом человеческой рецензии, Hamming утверждает, что работает в 20 раз быстрее и в 10 раз дешевле.

Дополнительные преимущества

Кроме скорости и эффективности, у Hamming есть еще несколько преимуществ. Команды могут быть уверены, что используют самые последние данные благодаря версионированию набора данных, и они могут точно видеть, как различные итерации сравниваются благодаря отслеживанию экспериментов. Кроме того, Hamming позволяет разработчикам создавать метрики, идеально подходящие для их требований.

Практические советы

Если вы хотите использовать ИИ в своем бизнесе, оптимально применяйте Hamming AI. Проанализируйте, как ИИ может улучшить ваш бизнес и определите ключевые показатели производительности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ. Внедряйте ИИ-решения постепенно, начиная с небольших проектов, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru


“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Улучшение надежности ИИ в здравоохранении: решение SourceCheckup

    Улучшение надежности ИИ в здравоохранении Введение Современные языковые модели (LLM) становятся все более популярными в здравоохранении. Однако важно, чтобы их выводы основывались на надежных источниках. Несмотря на то, что ни одна LLM не…

  • AI-Упрощение Отладки для AWS с Serverless MCP

    Практические бизнес-решения с использованием Serverless MCP Serverless MCP (Model Context Protocol) предлагает инновационные решения для улучшения отладки приложений на AWS. Это позволяет разработчикам работать более эффективно и быстро, что в конечном итоге улучшает…

  • Интеграция протокола контекста модели с Google Gemini 2.0: Руководство по кодированию

    Введение Данная инструкция предлагает четкий подход к интеграции генеративного ИИ Google Gemini 2.0 с сервером пользовательского Протокола Модели Контекста (MCP) с использованием технологии FastMCP. Цель состоит в том, чтобы помочь бизнесу более эффективно…

  • FramePack: Революционная архитектура ИИ для эффективной генерации видео

    FramePack: Решение для проблем генерации видео Обзор проблем генерации видео Генерация видео — это важная область компьютерного зрения, включающая в себя создание последовательностей изображений, которые имитируют движение и визуальную реальность. Для достижения высокого…

  • Запуск UI-TARS-1.5: Новая Эра Мультимодального ИИ для Взаимодействия с GUI

    Введение ByteDance представила UI-TARS-1.5, продвинутый открытый многомодальный ИИ-агент, предназначенный для взаимодействия с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) и игровыми средами. Этот новый вариант значительно улучшает возможности своего предшественника, демонстрируя высокую точность и выполнение задач.…

  • Руководство OpenAI по интеграции ИИ в бизнес-процессы

    Практическое руководство по интеграции ИИ в бизнес Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным в различных отраслях. Чтобы эффективно интегрировать ИИ и достичь измеримых результатов, следуйте этому структурированному подходу. Этап 1: Определение возможностей…

  • Оптимизация рассуждений LLM с помощью ReTool: Практическое бизнес-решение

    Оптимизация LLM Reasoning с помощью ReTool: Практическое бизнес-решение Введение ReTool представляет собой инновационную платформу, объединяющую анализ и машинное обучение для оптимизации работы больших языковых моделей (LLM). Эта технология позволяет бизнесу эффективно справляться с…

  • Оптимизация эффективности больших языковых моделей с помощью Sleep-Time Compute

    Оптимизация больших языковых моделей для бизнес-эффективности Введение в Sleep-Time Compute Недавние достижения исследователей из Letta и UC Berkeley представили метод под названием “Sleep-Time Compute”. Этот подход улучшает эффективность больших языковых моделей (LLMs), используя…

  • Борьба с некорректными данными в больших языковых моделях

    Понимание и снижение загрязнения знаний в больших языковых моделях Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) – это продвинутые системы ИИ, которые обучаются на обширных текстовых данных. Их способность предсказывать,…

  • Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI в Google Colab

    “`html Практические бизнес-решения с использованием Искусственного Интеллекта Использование браузерного ИИ в Google Colab может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ниже приведены пошаговые рекомендации для внедрения. Шаг 1: Установка необходимых пакетов Обновите…

  • TurboFNO: Революция в ускорении вычислений нейронных операторов Фурье

    Введение в Fourier Neural Operators Fourier Neural Operators (FNOs) – это современные модели, предназначенные для решения частичных дифференциальных уравнений. Однако существующие архитектуры имеют ограничения, которые мешают их производительности. Это происходит из-за того, как…

  • Корпоративные решения с использованием фреймворка Coral для улучшения совместного мышления в ИИ

    Улучшение Сотрудничества с Искусственным Интеллектом: Рамки Coral Введение Meta AI представила революционную рамку искусственного интеллекта, известную как Collaborative Reasoner (Coral), которая направлена на улучшение навыков совместного мышления в больших языковых моделях (LLMs). Coral…

  • Преобразование приложения FastAPI в сервер MCP: пошаговое руководство

    Преобразование FastAPI приложения в MCP сервер: Практическое руководство Введение FastAPI-MCP – это удобный инструмент, который позволяет приложениям FastAPI легко выставлять свои конечные точки как инструменты протокола Model Context Protocol (MCP). Это руководство продемонстрирует,…

  • Оптимизация данных для предобучения языковых моделей с помощью CLIMB

    Введение в CLIMB: Оптимизация данных для предобучения языковых моделей С ростом сложности языковых моделей (LLMs) выбор правильных данных для предобучения становится критически важным. CLIMB от NVIDIA предлагает решение для автоматизации и оптимизации этого…

  • Руководство по интеграции ИИ для бизнеса от OpenAI

    Практические бизнес-решения для интеграции ИИ 1. Начните с структурированной оценки Перед внедрением проведите тщательную оценку возможных приложений ИИ. Это поможет определить, какие области бизнеса могут извлечь наибольшую пользу от ИИ. Рекомендации: Соберите данные…

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…