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

TFB – библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная специально для исследователей временных рядов.
Condition-Aware Neural Network (CAN) is a new AI method designed to enhance control in image generative models. This innovative approach aims to improve the capabilities of neural networks in order to generate images with a higher degree of precision and control.
ChemBench is a machine learning framework created to assess the chemical knowledge and reasoning skills of LLMs in a rigorous manner.
Gretel AI выпустила крупнейший набор данных с открытым исходным кодом для преобразования текста в SQL, чтобы ускорить обучение моделей искусственного интеллекта.
Данное исследование по машинному обучению представляет обзор по продвижению дифференциальной конфиденциальности в высокоразмерных линейных моделях: балансирование точности секретности данных.
TWIN-GPT – это подход к созданию цифрового двойника на основе большой языковой модели для клинических исследований.
Внедрение улучшений в API тонкой настройки и расширение программы наших пользовательских моделей.
Тренды в E-commerce: будущее за AI-ботами
Meet Candle – минималистичный фреймворк машинного обучения для Rust, с фокусом на производительность (включая поддержку GPU) и простоту использования.
AssemblyAI представляет Universal-1: превосходство над Whisper-3 благодаря качеству и скорости в распознавании речи.
Лучшие книги по R-программированию для чтения в 2024 году.
OctoAI представляет OctoStack: Переопределяя эффективность и конфиденциальность в приложениях искусственного интеллекта.
Эта научная статья представляет новое и значительное вызов для моделей визуально-языкового восприятия (VLMs) под названием обнаружение неразрешимых проблем (UPD).
Данная статья из Принстонского университета исследует пара-докс машинного обучения, связанный с тем, что безвредные данные могут подрывать безопасность искусственного интеллекта.
Исследование по искусственному интеллекту оценивает возможности предварительного обучения больших языковых моделей (LLM) с возможностью анализа дальнейших возможностей.
Meet Mini-Jamba: A scaled-down 69M parameter version of Jamba for testing, with Python code generation capabilities.