Публикации по теме 'generative-ai'


Изучение ограничений, приложений и этических соображений генеративного ИИ
Генеративный ИИ — это форма искусственного интеллекта (ИИ), в которой новый контент или данные генерируются из существующего контента или данных. Он включает в себя алгоритмы обучения для создания новых, ранее невиданных данных, таких как изображения, текст и музыка. Это класс методов искусственного интеллекта, которые используются для создания новых данных, изображений, звуков или других форм цифрового контента, которые никогда раньше не использовались. В отличие от традиционных..
Генеративный ИИ переоценен, да здравствует ИИ старой школы!
TLDR ; Не ослепляйтесь творческим обаянием генеративного ИИ! Прогнозирующий ИИ, хотя и менее яркий, по-прежнему имеет решающее значение для решения реальных задач и раскрытия истинного потенциала ИИ. Объединив возможности обоих типов ИИ и сократив разрыв между прототипом и производством, мы ускорим революцию ИИ и изменим наш мир. Следите за обеими звездами искусственного интеллекта, чтобы увидеть будущее. Введение На протяжении 2022 года генеративный ИИ захватывал воображение..
Разрушая границы ИИ: как агенты и инструменты объединяются для достижения результатов следующего уровня
Искусственный интеллект — захватывающая область не только своей сложностью, но и захватывающей способностью имитировать человеческое поведение. Важным компонентом этого поля является «агент» — сущность, которая воспринимает окружающую среду и воздействует на нее. Сегодня мы обсудим довольно уникальный тип агентов: модели больших языков (LLM). Мы рассмотрим, как они используют инструменты для выполнения задач и генерации кода, сохраняя при этом безопасность и удобство для пользователя...
«Раскрытие невидимого: руководство по оценке необнаруженных эпидемических инфекций с использованием итеративного…
Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ и в настоящее время тестируется. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere . TL;DR: Вкратце: повторная фильтрация — это полноинформационный, автоматический, частотный метод для моделей POMP для вывода частично наблюдаемых марковских процессов, особенно полезный для эпидемий. Был приведен пример с TFP для вывода об эпидемическом распространении с частично зарегистрированными инфекциями,..
Практический пример: снижение затрат на облачные вычисления для компании, занимающейся генеративным искусственным интеллектом
Стартап на ранней стадии, ориентированный на генеративный ИИ с использованием LLM, использовал облачный сервер с графическим процессором, состоящий из 8x NVIDIA 32 ГБ V100 с процессором 48C Intel Xeon Platinum 8268 @ 2,90 ГГц, 768 ГБ ОЗУ и 1 ТБ памяти. Графические процессоры размещались в центре обработки данных за пределами США. Они обратились в ВАЛДИ за помощью в снижении затрат на облачные вычисления. Учитывая их конкретные бюджетные ограничения, технические требования их приложения..
«Изучение возможностей деревьев решений: руководство по раскрытию интуитивного понимания»
TL;DR: TL;DR: люди все больше осознают свое психическое благополучие, что привело к увеличению использования йоги как средства снижения стресса и беспокойства, а также улучшения общего состояния здоровья и благополучия. Йога также может помочь людям стать более внимательными, позволяя им лучше управлять своими мыслями и чувствами. Краткое содержание: Езда на велосипеде является одним из самых популярных видов транспорта, особенно в городских районах. Это экологически чистый способ..
«Изучение преимуществ стохастической политики: как случайность может превзойти уверенность»
TL;DR: Вкратце: в обучении с подкреплением случайность можно использовать для изучения выбора действий и поиска лучших решений проблем. Это выгодно, потому что позволяет нам исследовать различные потенциальные решения и потенциально находить более оптимальные результаты, чем если бы мы полагались исключительно на детерминированные методы. Отказ от ответственности: в этой статье используется Cohere для генерация текста. Краткое содержание: Обучение с подкреплением (RL) — это..