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

Улучшение диффузионных моделей: роль разреженности и регуляризации в эффективном генеративном ИИ
Исследование Scale AI: J2 Атакующие — использование человеческого опыта для превращения продвинутых LLM в эффективные красные команды.
Исследователи Стэнфорда разработали систему многопользовательского обучения с подкреплением для улучшения общения AI в социальных играх.
Переосмысление безопасности ИИ: баланс между рисками и практическими проблемами
Пошаговое руководство по настройке пользовательского токенизатора BPE с Tiktoken для продвинутых приложений NLP на Python
Улучшение логических способностей языковых моделей с ограниченными ресурсами с помощью эффективного объединения моделей
Гидрированная диффузия для генерации графов: пошаговый подход к сохранению топологических структур
LG AI Research представила NEXUS: систему для интеграции ИИ-агентов и стандартов соблюдения данных для решения правовых вопросов в ИИ-датасетах.
Искусственный интеллект от IBM и MIT: SOLOMON — нейро-вдохновленная сеть для улучшения адаптивности LLM в проектировании полупроводниковых схем
Исследователи KAIST и DeepAuto AI предложили InfiniteHiP: новое решение для длинного контекста LLM с 3 миллионами токенов на одном GPU.
Представлен предварительный обзор DeepHermes 3: модель на базе Llama-3-8B с глубоким reasoning, продвинутым вызовом функций и интеллектуальным общением.
Как ИИ-чатботы имитируют поведение человека: выводы из многократных оценок языковых моделей.
Новая статья Apple об оптимизации обучения языковых моделей с помощью закона масштабирования дистилляции.
CODEI/O: Новый способ преобразования кодов в естественный язык для улучшения возможностей ИИ.
ReasonFlux: Улучшение логического мышления LLM с помощью иерархического масштабирования шаблонов
Исследователи Google DeepMind предложили матрешечную квантизацию для повышения эффективности глубокого обучения без потери точности.