Новости ИИ: технологии, продукты, исследования
-
SenseTime представила SenseNova 5.0 – быстрая и доступная модель для моделирования крупномасштабных данных, превосходящая по производительности GPT-4 Turbo.
“`html Продвижение искусственного интеллекта Искусственный интеллект стремительно развивается, что приводит к созданию масштабных моделей ИИ, способных эффективно и быстро решать сложные задачи. Проблемы и решения Одной из проблем было сбалансирование вычислительной мощности и эффективности, особенно в реальном времени, например, в автономном вождении и медицинской диагностике. Для решения этой проблемы модели ИИ теперь размещаются на централизованных…
-
Применение небольших языковых моделей с RAG на встроенных устройствах помогает снизить затраты, обеспечить конфиденциальность данных и обеспечить возможность работы в автономном режиме.
“`html Реализация малых языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах Мы, deepsense.ai, объединяем Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Small Language Models (SLMs) для создания компактных версий языковых моделей с меньшим количеством параметров. Это позволяет снизить затраты, обеспечить улучшенную конфиденциальность данных и обеспечить автономную функциональность. Что такое малые языковые модели? Малые языковые модели (SLMs) —…
-
FineWeb – открытый набор данных для улучшения языковых моделей.
“`html Развитие языковых моделей с открытым набором данных на 15 триллионов токенов FineWeb, недавно выпущенный открытый набор данных, предлагает более 15 триллионов токенов англоязычных веб-данных, собранных из CommonCrawl за период с 2013 по 2024 год. Он тщательно обработан с использованием библиотеки datatrove для обеспечения чистоты и качества, что делает его подходящим для обучения и оценки…
-
Сравнение одноагентных и многоагентных архитектур для клиник и врачей в целях улучшения способностей к рассуждению, планированию и выполнению задач.
Практические решения на базе искусственного интеллекта для вашего бизнеса Узнайте, как ИИ может изменить ваш способ работы. Идентификация возможностей автоматизации: определите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от применения ИИ. Определение KPI: убедитесь, что ваши усилия в области ИИ имеют измеримое влияние на бизнес-результаты. Выбор решения в области ИИ: выберите инструменты, соответствующие…
-
Исследование от Google по обучению модели машинного обучения для предсказания исправлений кода.
“`html Автоматизация исправления ошибок сборки кода с DIDACT ML Разработка программного обеспечения включает множество итеративных шагов, таких как редактирование, модульное тестирование и код-ревью. Однако исправление ошибок сборки может быть трудоемким и сложным процессом. DIDACT ML от GoogleAI предлагает практическое решение для разработчиков. Как работает DIDACT ML DIDACT ML использует машинное обучение для предсказания и предложения…
-
Сравнение различных платформ обучения моделей для клиник и врачей, включая облачное, централизованное и федеративное обучение, а также машинное обучение на устройствах.
“`html Разнообразные платформы обучения машинного обучения Облачные и централизованные платформы предоставляют вычислительную мощность для предприятий. Централизованное обучение в облаке полезно для задач с большими наборами данных. Федеративное обучение Приватный подход, при котором обучение происходит на децентрализованных устройствах, минимизируя утечки данных и снижая потребности в полосе пропускания. Машинное обучение на устройствах Обучение и выполнение моделей непосредственно…