Технологии искусственного интеллекта для бизнеса
- Умные ИИ продажи
- ИИ поддержка клиентов
- BI и аналитика с искусственным интеллектом
Решения с искусственным интеллектом
AI решения в медицине
Почему выбирают решения AI itinai.ru
Экономия стоимости и времени с готовыми решениями
Наши готовые решения позволяют существенно сократить стоимость и временные рамки проектов.
Проверенные инновации с AI Lab
Работа с инновационными решениями сложный и увлекательный процесс. Мы проводим исследования, чтобы создать решения для каждого
Регулярные ревью с клиентами и предсказуемость результатов
Мы каждые 2 недели проводим ревью с клиентом, что обеспечивает предсказуемость результатов.
Новости в сфере искусственного интеллекта
-
Улучшение точности и эффективности моделей видео-языкового восприятия с помощью специализированных экспертов по данным.
-
Выгоды нейроморфных вычислений для клиник и врачей
-
Модель SEED-X: универсальный и многофункциональный инструмент для моделирования визуальной семантики различной гранулярности для решения задач восприятия и создания контента.
-
Обзор интеграции больших языковых моделей с графовым машинным обучением: преимущества для клиник и врачей
-
Улучшение эффективности и адаптивности в динамических веб-средах: инновационная платформа AUTOCRAWLER.
-
Новый подход к оценке причинных связей с использованием нейронных сетей: выгода для клиник и врачей
-
“Самообучающий метод машинного обучения NExT значительно улучшает способность LLM рассуждать о выполнении кода: выгода для клиник и врачей”
-
Улучшение распознавания биомедицинских именованных сущностей с помощью динамического расширения определений: новый подход искусственного интеллекта для повышения точности больших языковых моделей.
-
SenseTime представила SenseNova 5.0: быстрая и доступная моделирование крупномасштабных данных, превосходящая по производительности GPT-4 Turbo.
-
Применение небольших языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах для снижения затрат, обеспечения конфиденциальности данных и возможности работы в автономном режиме.
-
FineWeb: Обещающий набор данных с открытым исходным кодом для улучшения языковых моделей
-
Улучшение способностей к рассуждению, планированию и выполнению задач: сравнение одноагентных и многоагентных архитектур для клиник и врачей.
-
Обучение модели машинного обучения для предсказания исправлений кода: исследование от Google.
-
Сравнение платформ обучения моделей для клиник и врачей: облачное, централизованное, федеративное обучение, машинное обучение на устройствах и другие методики.
-
Pegasus-1: Мультимодельная языковая модель для понимания видеоконтента и взаимодействия через естественный язык.
-
Новая машинная обучение для создания и использования разреженности активации в моделях LLM
-
Улучшение масштабируемости и производительности модели искусственного интеллекта: исследование многоголовой смеси экспертов
Большие модели, такие как большие языковые модели (LLM) и большие мультимодальные модели (LMM), показали свою эффективность в различных задачах. Однако увеличение размера модели снижает скорость вывода, что ограничивает ее практическую применимость. Разреженные смеси экспертов (SMoE) предлагают решение, но сталкиваются с …
-
Новая модель машинного обучения для улучшения диффузионных моделей: преимущества для клиник и врачей.
-
Новая разработка Snowflake AI Research Team: Arctic – открытая платформа для клиник и врачей с 480 млрд параметрами.
-
Улучшение точности визуального распознавания на уровне CatLIP с 2,7-кратным ускорением предварительной обработки на веб-масштабных изображениях и текстовых данных.