AI Lab itinai.ru

itinai

Решения с искусственным интеллектом от AI Lab itinai.ru

AI решения и автоматизация бизнеса

Умные AI продажи

AI база знаний вашей компании

AI ассистент для умных бизнес-решений

AI Support для вашего бизнеса

AI-обучение и онбординг

Новости в сфере искусственного интеллекта

MeetKai выпустил Functionary-V2.4, альтернативу моделям вызова функций OpenAI.
Исследователи из КАУСТ и Гарварда представили MiniGPT4-Video: мультимодельную большую языковую модель, специально разработанную для понимания видео.
Google DeepMind и Anthropic Researchers представили Equal-Info Windows: метод искусственного интеллекта для эффективного обучения LLM на сжатом тексте.
Сравнение двух ведущих платформ искусственного интеллекта (ИИ) – OpenAI и Vertex AI в 2024 году.
LongICLBench Benchmark оценивает большие языковые модели при длительном контекстном обучении для классификации по множеству меток.
VoiceCraft – это модель языка на основе трансформатора (NCLM), обеспечивающая выдающуюся производительность в области редактирования речи и TTS с нулевым обучением.
Анализ рисков искусственного интеллекта: ваша репутация находится под угрозой.
“Повышаем конверсию в e-commerce с помощью ИИ: Эффективные стратегии”
Исследователи университета Цинхуа предлагают SPMamba: новую архитектуру ИИ, основанную на моделях пространства состояний, для улучшения четкости звука в многоголосных средах.
‘Think-and-Execute’ – a machine learning framework using pseudocode to encapsulate the logical structure of a job for efficient reasoning in large language models.
Беседа с Драгошем Тудораче, политиком, стоящим за Актом об искусственном интеллекте.
Лучшие инструменты искусственного интеллекта для создания приложений с большими языковыми моделями (LLM).
ST-LLM – это эффективная видео-базовая модель с пространственно-временным последовательным моделированием внутри LLM.
“Окончательное руководство по векторным базам данных: применение и влияние на отрасль”
IPEX-LLM представляет собой библиотеку PyTorch для выполнения LLM на процессорах и графических процессорах Intel.
Исследователи Google AI предлагают метод обучения с учетом шума (NAT) для моделей языка, ориентированных на структуру текста.