Мы создаём ИИ-решения, которые автоматизируют процессы, повышают прибыль и снижают затраты. Наши технологии адаптируются под ваши задачи, обеспечивая стабильный рост и конкурентное преимущество.
12
Команд разработки
50+
Успешных коллабораций
7+
Лет опыта
Задайте вопрос нашему роботу прямо сейчас!
Помогаем внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы для повышения эффективности, автоматизации рутинных задач и сокращения ошибок.
Создаём индивидуальные ИИ-продукты, адаптированные под конкретные задачи и цели вашего бизнеса.
Интегрируем ИИ-решения в вашу инфраструктуру: CRM, веб-сайт, мессенджер, приложение.
Предлагаем проверенные ИИ-продукты, которые можно внедрить в кратчайшие сроки для быстрого получения результатов.
Оптимизируйте воронку продаж, управляйте лидогенерацией и повышайте конверсию с помощью искусственного интеллекта, который помогает находить и привлекать клиентов более эффективно.
Решение для автоматизации адаптации и обучения сотрудников с помощью искусственного интеллекта. Оно помогает упростить и ускорить процессы внедрения персонала, улучшить HR-метрики и создать цифровую базу знаний, доступную для сотрудников в любое время.
Научное машинное обучение: Революция в исследованиях и открытиях Расширение горизонтов исследований Научное машинное обучение (SciML) объединяет мощные алгоритмы для ускорения открытий в биологии, физике и экологических науках. Ускоренное открытие и инновации SciML обрабатывает массивные наборы данных быстро, сокращая время от гипотезы до экспериментальной верификации. Это критически важно в областях, таких как фармакология, где упрощается разработка…
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, Vidu позиционирует Китай как серьезного участника в глобальной гонке за развитием ИИ.…
Оптимизация больших языковых моделей с помощью GeckOpt GeckOpt – передовая система для оптимизации производительности LLM, разработанная исследователями корпорации Microsoft. Повышение эффективности и снижение затрат GeckOpt стратегически выбирает API-инструменты на основе конкретных требований каждой задачи, минимизируя ненужные активации и сосредотачивая вычислительную мощность там, где она наиболее необходима. Этот подход показал многообещающие результаты, снижая потребление токенов до…
Научное машинное обучение (SciML): Революционизация научных исследований и открытий Научное машинное обучение (SciML) – инновационная область, объединяющая машинное обучение, науку о данных и вычислительное моделирование. Она использует мощные алгоритмы для ускорения открытий в различных научных областях, таких как биология, физика и экология. Расширение горизонтов исследований SciML позволяет быстро обрабатывать и анализировать огромные наборы данных, существенно…
Cohere AI выпустила Cohere Toolkit, открытый репозиторий, способствующий ускорению разработки приложений искусственного интеллекта. Этот инструментарий позволяет разработчикам использовать передовые модели от Cohere на различных платформах, включая AWS, Azure и собственную платформу Cohere. Практические Решения и Значение Cohere Toolkit предоставляет готовые к производству приложения, которые легко развертываются на облачных платформах, позволяя разработчикам соблюдать требования безопасности и…
Представительная способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм: захват параллелизуемой природы языковых моделей n-грамм Практические решения и ценность Нейронные языковые модели (LM) стали основой для многих задач обработки естественного языка (NLP), и большинство современных LM основаны на архитектуре трансформатора. Исследователи из ETH Zurich изучили представительную способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм, захватывая…
Практические решения ИИ для прогнозирования временных рядов Введение Прогнозирование будущих тенденций и паттернов становится все более важным в различных отраслях, таких как метеорология, финансы и управление энергоресурсами. Организации стремятся оптимизировать принятие решений и распределение ресурсов на длительные периоды, и здесь помогают точные долгосрочные прогнозы. Проблемы и решения Исторически для прогнозирования временных рядов использовались рекуррентные нейронные…
FlashSpeech: Новая система синтеза речи Практические решения и ценность В последние годы синтез речи значительно продвинулся, приведя к эффективным системам синтеза речи без обучения. Эти системы включают текст в речь, голосовое преобразование и редактирование, позволяя генерировать речь без дополнительных данных для обучения. Последние достижения используют языковые и диффузионные модели для контекстуальной генерации речи на больших…
Метод смеси экспертов по данным (MoDE): улучшение моделей видео-языкового восприятия Обзор Область представления видео-языковых данных направлена на разработку систем, способных понимать взаимодействие между текстом и изображениями. Это критически важно для того, чтобы машины могли обрабатывать и интерпретировать цифровые визуальные и текстовые контенты. Однако шумные данные из интернета создают значительные трудности, приводя к неточностям при обучении…
Нейроморфные вычисления: алгоритмы, применение и приложения Алгоритмы в нейроморфных вычислениях Нейроморфные вычисления имитируют нейронные структуры и методы обработки человеческого мозга, обеспечивая эффективность и производительность для задач, требующих обработки в реальном времени и низкого энергопотребления. Спайкинг-нейронные сети (SNN) обладают высокой вычислительной эффективностью и подходят для обработки временных и пространственных данных. Правила обучения позволяют нейроморфным чипам самостоятельно…