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 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…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…