Интеллектуальный помощник отдела снабжения: Забудьте о головной боли при закупках, доверьте это ИИ Закупки – это краеугольный камень любого бизнеса. Оптимизация этого процесса напрямую влияет на прибыль, конкурентоспособность и даже на способность компании быстро реагировать на изменения рынка. Но, давайте честно, рутинные задачи, огромные объемы данных, необходимость мониторинга сотен поставщиков и постоянные колебания цен… Кто […] ➡️➡️➡️
Прогнозирование товарного запаса: почему традиционные методы уже не работают Представьте ситуацию: ваш склад завален непродаваемым товаром, а клиенты жалуются на дефицит. Это не редкость для бизнеса, где управление запасами строится на интуиции или устаревших формулах. Традиционные методы — ручной расчет, Excel-таблицы или стандартные модули ERP-систем — не справляются с динамикой рынка, сезонными колебаниями и неожиданными […] ➡️➡️➡️
Почему контроль качества больше не терпит компромиссов Если вы когда-либо стояли у станка, держали в руках дефектный продукт или объясняли клиенту, почему партия не прошла проверку, вы понимаете, насколько важна точность в производстве. Но как часто ваша команда пропускает мелкие трещины, царапины или отклонения в размерах? И сколько стоит каждый случай, когда брак выходит за […] ➡️➡️➡️
От коробок до данных: как ИИ превращает логистику в точную науку Если вы думаете, что логистика — это просто перевозка коробок из точки A в точку B, позвольте разочаровать вас. Современные цепочки поставок — это сложные экосистемы, где каждая минута простоя, каждый километр перепробега и каждая задержка могут стоить компании миллионы. Пока конкуренты внедряют ИИ, […] ➡️➡️➡️
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 […] ➡️➡️➡️