Готовые и индивидуальные решения
Проведение обучения модели по сценарию клиента
Подготовка и нормализация данных
“`html Алгоритм машинного обучения TD3-BST: динамическая настройка силы регуляризации с использованием модели неопределенности Обучение с подкреплением (RL) – это подход к обучению, при котором агент взаимодействует с окружающей средой, собирая опыт, и стремится максимизировать вознаграждение, получаемое из среды. Оффлайн алгоритмы RL используются для изучения эффективных и применимых политик с помощью статических наборов данных. Однако они…
“`html Новый прорыв в области искусственного интеллекта: Vidu от ShengShu-AI и Tsinghua University На форуме Чжунгуаньцунь 2024 года в Пекине был представлен продвинутая модель искусственного интеллекта Vidu, способная создавать видеоролики разрешением 1080p и продолжительностью 16 секунд всего по простому запросу. Разработанный совместно ShengShu-AI и университетом Цинхуа, Vidu готов конкурировать с Sora от OpenAI, что является…
“`html Оптимизация крупных языковых моделей с помощью выбора инструментов на основе намерений Крупные языковые модели (LLM) играют ключевую роль в обработке данных, но часто сталкиваются с высокими расходами. Для оптимизации их производительности разрабатываются методы выбора инструментов, фокусирующиеся на точности их применения в зависимости от задачи. Практические решения: Система GeckOpt разработана для оптимизации выбора инструментов на…