Новости ИИ: технологии, продукты, исследования
-
Научное машинное обучение революционизирует научные исследования, обеспечивая новые возможности для открытий и инноваций.
Научное машинное обучение (SciML) Научное машинное обучение (SciML) – инновационная область на стыке машинного обучения, науки о данных и вычислительного моделирования. Эта новая дисциплина использует мощные алгоритмы для ускорения открытий в различных научных областях, включая биологию, физику и экологию. Расширение горизонтов исследований Научное машинное обучение позволяет быстро обрабатывать и анализировать огромные наборы данных, резко сокращая…
-
Открыт доступ к “Cohere Toolkit” для ускорения внедрения LLM в производство для клиник и врачей.
“`html Кохир AI представляет инновационный инструментарий для разработки ИИ Компания Cohere AI сделала значительный прорыв в области разработки искусственного интеллекта (ИИ), выпустив Cohere Toolkit – обширный открытый репозиторий, предназначенный для ускорения разработки приложений ИИ. Этот инструментарий позволяет разработчикам использовать передовые модели Cohere, такие как Command, Embed и Rerank, на различных платформах, включая AWS, Azure и…
-
Простые и эффективные методы использования n-граммовых языковых моделей для клиник и врачей.
“`html Повышение эффективности бизнеса с помощью технологий искусственного интеллекта Применение и практические решения Исследование показало, что использование технологии трансформера в языковых моделях дает множество преимуществ и значительно повышает их вероятностную представительную способность. Трансформерные языковые модели могут представлять языковые модели n-грам с использованием различных механизмов, что открывает новые возможности для их использования в различных задачах. Эти…
-
Bi-Mamba4TS значительно улучшает прогнозирование временных рядов за счет двунаправленного моделирования пространства состояний, повышая долгосрочную точность предсказаний.
“`html Продвижение прогнозирования временных рядов: Влияние двунаправленного моделирования пространства состояний Bi-Mamba4TS на долгосрочную предсказательную точность Прогнозирование временных рядов становится все более важным во многих отраслях, таких как метеорология, финансы и управление энергоресурсами. Его значимость возрастает, поскольку организации стремятся более точно предсказывать будущие тенденции и закономерности. Такой тип прогнозирования является важным для улучшения процессов принятия решений…
-
Новый подход к машинному обучению обучает визуально-языковые модели, что выгодно для клиник и врачей.
AI, AI Business, AI Education, AI Healthcare, AI Help, AI in Finance, AI Libs, AI Marketing, AI News, AI Product, AI Research, AI Sales, AI Staff, AI Startup, AI Tech, AI UX, Automation, Edge AI, Explainable AI, Natural Language Processing, NLP, No-code AI, Open Source AI, Quantization, Transform AI, XAI“`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. Решение FLORA FLORA (Federated Learning with Low-Rank Adaptation) решает проблемы обучения VLMs в…
-
Для клиник и врачей применение алгоритма машинного обучения с динамической настройкой силы регуляризации и использованием модели неопределенности обещает значительные преимущества.
AI, AI Business, AI Education, AI Healthcare, AI Help, AI in Finance, AI Libs, AI Marketing, AI News, AI Product, AI Research, AI Sales, AI Staff, AI Startup, AI Tech, AI UX, Automation, Edge AI, Explainable AI, Natural Language Processing, NLP, No-code AI, Open Source AI, Quantization, Transform AI, XAI“`html Алгоритмы Offline RL: Практические решения и ценность Обзор Обучение с подкреплением (RL) – это подход к обучению, при котором агент взаимодействует с окружающей средой для максимизации получаемой награды. Алгоритмы Offline RL извлекают оптимальные стратегии из статических наборов данных, предлагая практические решения и ценность. Решаемые проблемы Алгоритмы Offline RL сталкиваются с проблемами, связанными с настройкой…