“Новая статья от Google DeepMind: улучшенные возможности обучения с многократным контекстным обучением” “`html Превосходство ИИ: Практическое Применение и Преимущества Применение Методологии Многократного In-Context Learning (ICL) Методология многократного In-Context Learning (ICL) в больших языковых моделях (LLMs) использует примеры ввода-вывода для адаптации к новым задачам без изменения архитектуры модели. Этот подход трансформировал способ работы моделей с различными…
Обязательство OpenAI по обеспечению безопасности детей: принятие принципов безопасности на этапе проектирования. “`html Присоединяемся к усилиям по предотвращению злоупотребления генеративным ИИ вредоносными действиями в отношении детей Мы присоединяемся к Thorn, All Tech Is Human и другим ведущим компаниям в усилиях по предотвращению злоупотребления генеративным искусственным интеллектом для совершения, распространения и усиления сексуальных вредностей в отношении…
Инструмент оценки искусственного интеллекта Openlayer: помощь врачам и клиникам в создании и внедрении высококачественных моделей. “`html Openlayer: Инструмент оценки ИИ, который интегрируется в процессы разработки и производства для доставки высококачественных моделей с уверенностью Искусственный интеллект (ИИ) – это быстро развивающаяся область с новыми ежедневными применениями. Однако обеспечение точности и надежности этих моделей продолжает оставаться трудной…
Новый инструмент для клиник и врачей: Arena-Hard обеспечивает высококачественные результаты на основе реальных данных. “`html Арена-Хард: новый подход к оценке возможностей чат-ботов на основе живых данных В мире больших языковых моделей (LLM) разработчики и исследователи сталкиваются с вызовом точного измерения и сравнения способностей различных моделей чат-ботов. Традиционные бенчмарки для LLM были статичными и не отражали…
Машино-обучаемый подход FLORA для обучения моделей визуальной и языковой обработки данных: выгода для клиник и врачей “`html FLORA: Новый подход к машинному обучению, использующий федеративное обучение и эффективные адаптеры для обучения моделей видео-языкового восприятия Традиционные методы обучения моделей видео-языкового восприятия (VLMs) часто требуют централизованной агрегации обширных наборов данных, что вызывает опасения относительно конфиденциальности и масштабируемости.…
Новый подход машинного обучения для обучения визуально-языковых моделей, выгодный для клиник и врачей. “`html FLORA: Практическое решение ИИ для обучения моделей видео-языковых моделей Введение Традиционные методы обучения видео-языковых моделей (VLMs) могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности и масштабируемости из-за централизованной агрегации данных. Федеративное обучение предлагает практическое решение, позволяя распределенное обучение моделей при сохранении конфиденциальности данных.…
Новые высококачественные 16-секундные видеоклипы в разрешении 1080p от Vidu из Китая вызывают интерес у клиник и врачей. “`html Новая эра в генерации видео с помощью искусственного интеллекта: представляем Vidu На Форуме Чжунгуаньцунь 2024 года в Пекине состоялся дебют Vidu, передовой модели искусственного интеллекта, разработанной ShengShu-AI и Университетом Цинхуа. Vidu способен легко создавать 16-секундные видеоролики высокой…
Испытайте высококачественные 16-секундные видеоролики в разрешении 1080p от компании China’s Vidu. “`html Новый веха в области искусственного интеллекта: Vidu Vidu, разработанный ShengShu-AI в сотрудничестве с Университетом Цинхуа, представляет собой значительный шаг вперед в генерации видео с применением ИИ, способный легко создавать 16-секундные видео разрешением 1080p. Конкурентное преимущество Превосходя и, возможно, превосходя возможности Sora от OpenAI,…
Улучшение вычислительной эффективности с помощью геооптимизации для больших языковых моделей. “`html Оптимизация больших языковых моделей с помощью GeckOpt Повышение эффективности и снижение затрат Большие языковые модели (LLM) необходимы для различных технологических приложений, но часто сталкиваются с проблемами, связанными с высокими операционными затратами и неэффективностью. GeckOpt, передовая система, разработанная исследователями корпорации Microsoft, решает эти проблемы, реализуя…
Как научное машинное обучение революционизирует исследования и открытия. “`html Научное машинное обучение (SciML): Революционизация научных исследований и открытий Научное машинное обучение (SciML) – инновационная область на стыке машинного обучения, науки о данных и вычислительного моделирования. Это развивающаяся дисциплина использует мощные алгоритмы для ускорения открытий в различных научных областях, включая биологию, физику и экологию. Расширение горизонтов…