2 دقیقه زمان مطالعه
برنامه کاربردی MongoDB AI به شرکت ها مشاوره استراتژیک، خدمات حرفه ای و یک پشته فناوری یکپارچه برای ساخت برنامه های هوش مصنوعی مولد ارائه می دهد.
ماشین لرنینگ
4 دقیقه زمان مطالعه
ضعف‌های ذاتی مدل‌های زبان بزرگ دلیل کافی برای کشف سایر فناوری‌ها، مانند یادگیری تقویتی یا شبکه‌های عصبی مکرر است.
6 دقیقه زمان مطالعه
مهندسی سریع جدیدترین هنر متقاعد کردن ماشین‌ها برای انجام آنچه که انسان می‌خواهد است. در اینجا ۱۰ چیز وجود دارد که باید در مورد نوشتن دستورات LLM بدانید.
3 دقیقه زمان مطالعه
افزایش ظرفیت بدون هزینه اضافی ارائه می شود.
2 دقیقه زمان مطالعه
JFrog گزارش می دهد که اکثر سازمان ها از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به اسکن امنیتی و اصلاح استفاده می کنند، اما تنها یک سوم از آنها برای نوشتن کد استفاده می کنند.
6 دقیقه زمان مطالعه
خلبان‌های هوش مصنوعی و تولیدکنندگان کد مزایای مشابهی را برای پلتفرم‌های کم‌کد ارائه می‌کنند، اما آنها یکسان نیستند. این چیزی است که رهبران صنعت در مورد آینده توسعه با کد پایین می گویند.
7 دقیقه زمان مطالعه
هوش مصنوعی مولد خطرات، چالش‌ها و فرصت‌های جدیدی را برای نحوه منبع‌یابی و استفاده سازمان‌ها از داده‌ها معرفی می‌کند. در اینجا چهار روشی وجود دارد که تیم‌های حاکمیت داده به این مناسبت ارتقا می‌یابند.
7 دقیقه زمان مطالعه
پنج سوال کلیدی که باید قبل از شروع سفر برای ایجاد مدل زبان بزرگ داخلی خود بپرسید.
2 دقیقه زمان مطالعه
شرکت امنیتی توسعه‌دهنده هشدار می‌دهد که Copilot و سایر دستیاران کدنویسی مجهز به هوش مصنوعی ممکن است آسیب‌پذیری‌های امنیتی موجود در پایگاه کد کاربر را تکرار کنند.
3 دقیقه زمان مطالعه
هوش مصنوعی مولد نحوه توسعه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی را برای اقتصاد فیزیکی تغییر می‌دهد و با ایجاد مجموعه‌های داده مصنوعی برای موارد استفاده چالش برانگیز شروع می‌شود.
6 دقیقه زمان مطالعه
سه رویکرد قدرتمند برای بهبود قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی بزرگ با توسعه یک لایه حقیقت‌سنجی برای پشتیبانی از آنها پدیدار شده‌اند.
8 دقیقه زمان مطالعه
RAG یک رویکرد عملی و موثر برای استفاده از مدل های زبان بزرگ در سازمان است. بیاموزید که چگونه کار می کند، چرا به آن نیاز داریم، و چگونه آن را با OpenAI و LangChain پیاده سازی کنیم.
9 دقیقه زمان مطالعه
نحوه ساخت و استقرار یک مدل داده یادگیری ماشینی در محیط تولید مبتنی بر جاوا با استفاده از Weka، Docker و REST را بیاموزید.
7 دقیقه زمان مطالعه
ابزارهای ارکستراسیون LLM مایکروسافت ممکن است در نهایت به وعده سه دهه ای عوامل نرم افزاری مستقل عمل کنند.
9 دقیقه زمان مطالعه
یک پروژه یادگیری تحت نظارت راه اندازی کنید، سپس اولین تابع پیش بینی خود را با استفاده از گرادیان نزول در جاوا توسعه و آموزش دهید.
6 دقیقه زمان مطالعه
سه رویکرد جدید قدرتمند برای بهبود قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی بزرگ با توسعه یک لایه حقیقت‌سنجی برای پشتیبانی از آنها پدیدار شده‌اند.
2 دقیقه زمان مطالعه
ادغام JFrog Amazon SageMaker مدل های یادگیری ماشین را در چرخه عمر توسعه نرم افزار گنجانده است.
7 دقیقه زمان مطالعه
بر روی این بهترین شیوه های مهندسی برای ساخت مدل های با کیفیت بالا که می توانند به طور موثر اداره شوند، تمرکز کنید.
3 دقیقه زمان مطالعه
حقوق و محدودیت های مجوز برای مدل های زبان بزرگ چیست؟ آیا آنها وزن ها و معماری شبکه های عصبی عمیق را پوشش می دهند؟
8 دقیقه زمان مطالعه
چه شرکت‌ها بخواهند به سمت ماوراءالنهر جهش کنند یا نوک انگشتان پا، باید تصمیم بگیرند که کدام یک از این فناوری‌های کلیدی با استراتژی‌های تجاری آنها همسو است.
