Как сделать искусственный интеллект более справедливым: стратегии отказа от обучения без повторного обучения
Как сделать искусственный интеллект более справедливым: стратегии отказа от обучения без повторного обучения
Запустите свой ИИ проект бесплатно
ИИ-агенты искусственный интеллект онлайн для бизнеса
Лучший ИИ онлайн
-
Наследственное обучение: улучшение долгосрочной обработки данных в машинном обучении
Введение в Nested Learning В мире машинного обучения и искусственного интеллекта постоянно возникают новые подходы, которые обещают улучшить производительность моделей и решить проблемы, с которыми сталкиваются исследователи и…
-
Создание AI-ассистента для исследований с Hugging Face SmolAgents: автоматизация поиска и суммирования статей
Введение в SmolAgents от Hugging Face SmolAgents — это легковесный и эффективный фреймворк для создания AI-агентов, которые используют различные инструменты, такие как веб-поиск и выполнение кода. В этом…
-
Запуск LFM2-8B-A1B: Новый уровень ИИ для мобильных устройств с 8.3B параметрами
Введение в Liquid AI Releases LFM2-8B-A1B В мире, где технологии развиваются с невероятной скоростью, Liquid AI представляет свою новейшую разработку — модель LFM2-8B-A1B. Этот мощный инструмент, обладающий 8.3…
-
Применение машинного обучения в дополненной реальности для развития образования: существующие применения, проблемы и перспективы
-
Обучение с контрастным поворотом и двунаправленные границы SMC: новая парадигма управления языковой моделью
-
Как улучшение DLM повышает точность распознавания речи
-
DeAL: Новый подход к выравниванию моделей искусственного интеллекта
Ключевая проблема в развитии больших языковых моделей (LLM) заключается в том, чтобы их результаты соответствовали этическим стандартам и намерениям людей. Несмотря на их сложность, эти модели могут генерировать…
-
Jina AI представила Jina-CLIP v2: многоязычная модель, связывающая изображения и текст на 89 языках
