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

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…