О команде itinai.com
Наши команды — это разнообразная группа талантливых людей, работающих удаленно из разных уголков мира. Что действительно объединяет нас, так это наша общая страсть к языку современных технологий. Мы собираемся вместе, чтобы сотрудничать, инновации и использовать мощь передовых технологий для создания исключительных решений.
Наша миссия
itinai.ru— это глобальная лаборатория ИИ, инкубатор продуктов. Мы делаем искусственный интеллект доступным, применимым и прозрачным для профессионалов из различных отраслей. Каждая статья, инструмент и продукт основаны на нашей вере в то, что ИИ должен быть практичным, проверяемым и ориентированным на человека.
Наши команды ИИ
На itinai.com мы создаем продукты ИИ и запускаем программы инноваций в сотрудничестве с экспертными командами из 12 стран.
- 🇷🇺 Россия
- 🇰🇿 Казахстан
- 🇬🇪 Грузия
- 🇦🇪 ОАЭ
- 🇺🇸 США
- 🇵🇭 Филиппины
- 🇻🇳 Вьетнам
- 🇦🇷 Аргентина
- 🇹🇭 Таиланд
- 🇩🇪 Германия
Сообщество создателей ИИ
Мы не просто технологическая компания — мы децентрализованная сеть создателей, исследователей и предпринимателей. Каждая команда вносит вклад в создание инструментов на основе ИИ, ботов, контентных движков и моделей монетизации, адаптированных для локальных рынков.
Редакционные принципы
- Надежность – Мы цитируем источники, проверяем факты и избегаем хайпа.
- Опыт прежде всего – Написано и проверено экспертами в своей области.
- Человек в процессе – ИИ — это инструмент, а не замена суждению.
- Прозрачность – Имена авторов, их опыт и намерения раскрываются.
Акселераторы ИИ и продуктовые лаборатории
В каждом регионе мы проводим Акселераторы продуктов ИИ — программы, которые помогают местным талантам и бизнесам превратить идеи в прибыльные, автономные бизнесы на основе ИИ всего за несколько недель. Мы предоставляем инфраструктуру, модели ИИ, обучение и каналы монетизации.
Ваш глобальный партнер по акселератору ИИ. Спросите меня, я помогу вам
Присоединяйтесь
Следуйте за нами, вносите идеи или предлагайте партнерства. Мы приветствуем сотрудничество с исследователями, писателями и лидерами продуктов, увлеченными созданием этичного, удобного ИИ.
Лучшие статьи, выбранные нашей командой
-
Выбор LLMWare.ai для GitHub Accelerator 2024: Поддержка следующей волны инноваций в предприятиях с помощью маленьких специализированных языковых моделей
-
Повышение эффективности LLM: новый подход с дискретными токенами и VQ-VAE
Оптимизация Размышлений LLM с Помощью Латентных Токенов Большие языковые модели (LLM) значительно улучшили свои способности, когда их обучали на структурированных следах размышлений. Это позволяет им решать математические уравнения, делать логические выводы и планировать многоступенчатые задачи. Однако…
-
Первый общедоступный французский биомедицинский бенчмарк для понимания больших текстов
-
Улучшенная реализация сигмоидного внимания для ускорения работы на GPU.
-
Простая базовая модель для обучения на основе подкрепления без использования сложных моделей или вычислительных ресурсов.
-
Как искусственный интеллект повлияет на индустрию азартных игр?
Искусственный интеллект изменит азартную индустрию, усиливая безопасность и создавая персонализированные предложения. Алгоритмы помогут оптимизировать игровой опыт и предотвращать мошенничество. В целом, AI изменит игровую индустрию навсегда. #Ai #азартныеигры
-
H2O.ai против SageMaker Autopilot: кто лучше в производительности моделей?
Введение В последние годы автоматизированное машинное обучение (AutoML) стало важным инструментом для организаций, стремящихся ускорить разработку моделей и демократизировать использование искусственного интеллекта. Среди множества доступных решений выделяются две платформы: H2O.ai с Driverless AI и Amazon SageMaker…
-
Effector — библиотека машинного обучения на Python, предназначенная для анализа региональных эффектов признаков.
-
Реализация в реальном времени: Пайплайн оповещения сенсоров в Google Colab с FastStream и RabbitMQ
Реализация кода системы оповещения о сенсорах в реальном времени В этом документе мы демонстрируем, как создать полностью оперативный «сенсорный оповеститель» в Google Colab, используя FastStream, высокопроизводительный фреймворк обработки потоков на Python, и его интеграцию с RabbitMQ.…
-
Библиотека Knock Knock для уведомлений о завершении обучения Python.
-
ByteDance представляет UltraMem: новую архитектуру ИИ для эффективных языковых моделей.
-
Mistral AI представляет Mistral Saba: новый языковой модель для арабского и южноиндийских языков, таких как тамильский.
-
Познакомьтесь с Memoripy: библиотека Python для улучшения памяти в AI-приложениях
-
Раскрываем границы научных открытий с помощью GPT-4: всесторонняя оценка в различных областях для больших языковых моделей
Раскрываем границы научных открытий с GPT-4: всеобъемлющая оценка результатов в разных дисциплинах для больших языковых моделей. Перспективы великолепные! Мы ждем, какими интересными находками это нам подарит. #AI #технологии
-
LADDER: Автономная система обучения для улучшения языковых моделей без человеческого вмешательства
Введение в LADDER Большие языковые модели (LLM) значительно выигрывают от применения методов обучения с подкреплением, которые позволяют им улучшаться, обучаясь на вознаграждениях. Однако эффективное обучение этих моделей остается сложной задачей, требующей больших объемов данных и человеческого…
-
Повышение эффективности и интеграции больших языковых моделей в различных приложениях с помощью улучшения рабочего процесса