Gyakorlati tippek, esettanulmányok és gondolatok az automatizálásról magyar kis- és középvállalkozásoknak.
Fedezd fel az Ivy lenyűgöző képességét, amely egységesíti a gépi tanulás fejlesztését különböző keretrendszerek között! Tanuld meg, hogyan hozhatsz létre keretrendszer-agnosztikus neuronhálózatokat, és ismerd meg az Ivy fejlett funkcióit, mint a kód transzpiláció és az egységes API-k, amelyek megkönnyítik a mélytanulási projektek kezelését.
Tovább olvasomA Google AI Kutatócsapata forradalmasította a Hangalapú Keresést a Speech-to-Retrieval (S2R) technológia bevezetésével. Az S2R közvetlenül a beszéd alapján keres információt anélkül, hogy először szöveggé alakítaná azt, ezzel csökkentve a hagyományos módszer hibalehetőségeit. Fedezd fel, hogyan változtatja meg ez az új megközelítés az információkeresés világát!
Tovább olvasomFedezd fel az önfelügyelt tanulás erejét a Lightly AI keretrendszerrel ebben az izgalmas útmutatóban! Lépésről lépésre megismerheted, hogyan építhetsz SimCLR modellt címkék nélküli képi reprezentációk tanulására, valamint hogyan használhatod az UMAP és t-SNE technikákat az ábrázoláshoz. Emellett belemerülhetsz az adatok intelligens kiválogatásába és az aktív tanulási folyamatok szimulálásába is.
Tovább olvasomIsmerd meg a Liquid AI legújabb fejlesztését, az LFM2-8B-A1B-t, egy innovatív Mixture-of-Experts (MoE) modellt, amelyet kifejezetten telefonokra optimalizáltak. Ez a modell képes jelentős számítási teljesítményt nyújtani alacsony memória- és energiafelhasználás mellett, így ideális választás mobil eszközökön történő használatra.
Tovább olvasomA Microsoft Research bemutatta a Skala nevű új mélytanulás-alapú csere-korrelációs függvényt, amely a Kohn–Sham sűrűségfunkcionál-elmélet (DFT) keretében hibrid szintű pontosságot céloz meg fél-lokális költségen. Ez az innováció különösen ígéretes a főcsoportú molekuláris kémia területén, és jelentősen javíthatja a számítási kémia pontosságát és hatékonyságát.
Tovább olvasomFedezd fel a legújabb áttörést a mesterséges intelligencia világában: a Stanford kutatói bemutatták az AgentFlow-t, egy moduláris, eszközhasználó AI keretrendszert. Ez a rendszer négy fő modul – Tervező, Végrehajtó, Ellenőrző és Generátor – segítségével dolgozik, melyeket egyedi memória és eszközkészlet koordinál. Ismerd meg, hogyan optimalizálja a Flow-GRPO módszer a tervezést, és miért lehet ez a jövő AI fejlesztéseinek alapja!
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan forradalmasíthatja a mesterséges intelligencia a gépi tanulási folyamatokat egy új, intelligens beszélgetési rendszer segítségével! Az XGBoost és a LangChain ötvözetével létrehozott pipeline nemcsak szintetikus adatkészleteket generál és modelleket tanít, hanem interaktív módon értékeli és vizualizálja az eredményeket. Merülj el az automatizált adatfeldolgozás világában, ahol a mesterséges intelligencia és a beszélgető rendszerek találkoznak!
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan teheted még gördülékenyebbé az ügyfélszolgálati automatizációt egy hatékony emberi beavatkozási rendszerrel! Ebben az útmutatóban bemutatjuk, hogyan építhetsz fel egy AI-alapú biztosítási ügynök számára egy olyan interfészt Parlant és Streamlit segítségével, amely lehetővé teszi, hogy az emberi operátorok zökkenőmentesen átvegyék az irányítást, amikor a mesterséges intelligencia eléri a határait.
Tovább olvasomFedezd fel a StreamTensor világát, amely forradalmasítja a nagy nyelvi modellek (LLM) feldolgozását! Ez az innovatív fordító a PyTorch modelleket adatfolyam-alapú gyorsítókra alakítja át, így kihasználva az AMD Alveo U55C FPGA teljesítményét.
Tovább olvasomIsmerd meg, hogyan építhetsz egy olyan regressziós nyelvi modellt, amely képes szöveges adatokból közvetlenül folyamatos számértékeket előre jelezni! Ezen a programozási úton egy transzformer alapú architektúrával dolgozunk, amely a természetes nyelvi leírások mögött rejlő mennyiségi összefüggéseket tanulja meg felismerni és előre jelezni.
Tovább olvasom