DiJiang представляет собой новаторский метод ядерной доменной обработки, разработанный для решения вычислительных неэффективностей, присущих традиционным моделям трансформера.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 DiJiang: A Groundbreaking Frequency Domain Kernelization Method Designed to Address the Computational Inefficiencies Inherent in Traditional Transformer Models

Добрый день!

Мы рады представить вам новейший метод DiJiang, который решает проблемы вычислительной неэффективности в традиционных моделях трансформеров. Этот метод позволяет значительно упростить вычисление внимания в трансформерах, снизить затраты на обучение и ускорить вывод.

DiJiang обеспечивает сравнимую производительность с традиционными трансформерами, при этом улучшает скорость вывода и снижает затраты на обучение примерно в 10 раз. Благодаря этой технологии удается создавать более эффективные и масштабируемые модели трансформеров.

Если вы хотите использовать AI для улучшения процессов в вашей компании, то рекомендуем обратить внимание на DiJiang.

Кроме того, мы предлагаем практическое решение в виде AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot. Этот бот разработан для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах клиентского пути.

Для успешной реализации AI рекомендуем следующее:

1. Определите точки автоматизации, которые могут быть улучшены с помощью AI.
2. Определите ключевые показатели эффективности, чтобы оценить влияние AI на бизнес-результаты.
3. Выберите подходящие инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настройку.
4. Внедряйте постепенно, начиная с пилотного проекта, собирайте данные и расширяйте использование AI осмотрительно.

Если вам нужна помощь с управлением KPI в области AI, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Также подписывайтесь на наш Telegram или Twitter для постоянных обновлений о применении AI.

Ссылки для дополнительной информации:

Telegram AI Lab @aiscrumbot – бесплатная консультация
DiJiang: метод устранения вычислительной неэффективности в традиционных моделях трансформеров — MarkTechPost
Twitter –  @itinaicom

Пожалуйста, обращайтесь, если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется дальнейшая информация.

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта