Новая статья от Scale AI оценивает точность рассуждений в больших языковых моделях
Новая статья от Scale AI оценивает точность рассуждений в больших языковых моделях
Запустите свой ИИ проект бесплатно
ИИ-агенты искусственный интеллект онлайн для бизнеса
-
ИИ-Специалист по автоматизации электронной коммерции : оптимизация карточек товаров
-
ИИ-Специалист по автоматизации интеграции систем : настройка API и потоков данных
-
ИИ-Агент для анализа видеоконтента : извлечение данных из записей
-
ИИ-Оптимизатор складских запасов : прогнозирование потребностей и минимизация издержек
Лучший ИИ онлайн
-
LlamaFactory — единая платформа машинного обучения, объединяющая современные эффективные методы обучения и позволяющая гибко настраивать FeIne-тюнинг более 100 моделей LLM.
-
ИИ-Маркетолог по контенту : генерация SEO-оптимизированных текстов
Описание роли ИИ-Маркетолог по контенту — это цифровой специалист, обеспечивающий стабильную генерацию SEO-оптимизированных текстов на русском языке. Обрабатывает до 20 статей в день, повышая органический трафик на 45%…
-
Как превратить модель языка с нулевыми примерами в универсальную модель? Познакомьтесь с LIxP, контекстно-осведомленной мультимодальной системой.
-
Исследователи разработали инновационные методики обучения арабским запросам с помощью LLMs
-
Qwen-VLo от Alibaba: Инновационная модель для генерации визуального контента
Введение в Qwen-VLo: новый шаг в автоматизации творчества Современный мир бизнеса и творчества требует от профессионалов адаптивности и умения работать с разнообразным контентом. Alibaba Qwen Team выпустили Qwen-VLo…
-
Rakuten запускает собственную языковую модель
Ракутенс запускает свою собственную модель языка, чтобы конкурировать с технологическими гигантами. Это будет интересно посмотреть, как им удастся конкурировать с такими силами, как Google и Microsoft. Новый игрок…
-
Новая технология распознавания речи с улучшенной точностью временных меток, устойчивостью к шумам и точным определением дисфлюенции для клинических приложений
-
Френзи: Метод серверлесс-вычислений с учетом памяти для гетерогенных кластеров GPU
