3 دقیقه زمان مطالعه
هدف موتور مولد جدید هوش مصنوعی کمک به توسعه دهندگان در کدنویسی است و به مدیران، اپراتورهای ابر، مهندسان داده و متخصصان امنیتی برای کارهای روزانه کمک می کند.
هوش مصنوعی
6 دقیقه زمان مطالعه
دریابید که چرا پس انتشار و نزول گرادیان کلید پیش بینی در یادگیری ماشین هستند، سپس با آموزش یک شبکه عصبی ساده با استفاده از گرادیان نزول و کد جاوا شروع کنید.
7 دقیقه زمان مطالعه
Modelops توسعه، آزمایش، استقرار و نظارت بر مدل یادگیری ماشین را بهبود می بخشد. این نکات را دنبال کنید تا خطرات مدل را کنترل کنید و کارایی و سودمندی ابتکارات ML خود را افزایش دهید.
3 دقیقه زمان مطالعه
متن و داده های بدون ساختار مانند طلا برای برنامه های تجاری و نتیجه شرکت هستند، اما از کجا باید شروع کرد؟ در اینجا سه ابزار وجود دارد که ارزش دیدن دارند.
4 دقیقه زمان مطالعه
سه فرآیند کسب‌وکار برتر که انتظار می‌رود شرکت‌های APAC در آنها هوش مصنوعی/ML را ترکیب کنند، شامل عملیات فناوری اطلاعات، امنیت، و پشتیبانی و خدمات مشتری می‌شود.
6 دقیقه زمان مطالعه
Llama 2 Chat می تواند کد پایتون را به خوبی تولید کند و توضیح دهد. مدل‌های تنظیم‌شده Code Llama قابلیت‌های بهتری را برای تولید کد ارائه می‌دهند.
5 دقیقه زمان مطالعه
سیستم های هوش مصنوعی هر روز چشمگیرتر می شوند. هوش مصنوعی امروزی می‌تواند وظایف بسیاری از کارکنان اطلاعات را خودکار کند، بنابراین کسانی که در مشاغل ابری مشغول به کار هستند نگران هستند که آنها نفر بعدی هستند.
6 دقیقه زمان مطالعه
ابزار منبع باز مایکروسافت به شما کمک می کند تا کدی را برای کار با هوش مصنوعی مولد بنویسید، و اطمینان حاصل شود که نتایج اطلاعات صحیح را ارائه می دهند و در موضوع باقی می مانند.
6 دقیقه زمان مطالعه
توانایی استخراج مقادیر زیادی از داده ها برای مطالعه نحوه عملکرد کاربران، مزایای تجاری طولانی مدت و فرصت های کاهش ریسک را ارائه می دهد.
2 دقیقه زمان مطالعه
نظرسنجی از کاربران سازمانی هوش مصنوعی مولد، پذیرش سریع اما همچنین موانعی را پیدا می‌کند، با مشکل در یافتن موارد استفاده تجاری، عدم قطعیت‌های قانونی و هزینه‌های زیرساختی بالا، نگرانی‌های اصلی.
2 دقیقه زمان مطالعه
پروژه محاسبات باز انتظار دارد که نیازهای سخت افزاری هوش مصنوعی آغازگر دوره جدیدی از مراکز داده بزرگتر، سخت افزارهای خنک شونده با مایع و مصرف انرژی بیشتر باشد.
1 دقیقه زمان مطالعه
برای مشتریان دولتی، مایکروسافت معماری جدیدی ایجاد کرده است که سازمان‌های دولتی را قادر می‌سازد تا به طور ایمن به مدل‌های زبان بزرگ در محیط تجاری از Azure Government دسترسی داشته باشند.
4 دقیقه زمان مطالعه
تلاش علم داده، چابکی را کاهش می‌دهد و از افزایش کارآمد و پایدار تلاش‌های علم داده توسط سازمان‌ها جلوگیری می‌کند. در اینجا نحوه جلوگیری از آن آمده است.
2 دقیقه زمان مطالعه
مدیر ارشد فناوری و یکی از بنیانگذاران شرکت گفت که هوش مصنوعی مولد به طور اساسی نحوه ساخت و اجرای برنامه ها در اوراکل را تغییر می دهد.
4 دقیقه زمان مطالعه
Kinetica می‌گوید پرس‌و‌جوهای زبان طبیعی ساخته‌شده به پایگاه داده از طریق API ChatGPT برای تولید یک نحو پرس و جو SQL که می‌تواند برای تولید نتایج اجرا شود، هدایت می‌شوند.
5 دقیقه زمان مطالعه
در حالی که شرکت های کوته فکر ممکن است برای کاهش مشاغل و هزینه ها به هوش مصنوعی نگاه کنند، شرکت های هوشمند از هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری و چابکی استفاده خواهند کرد. درست همانطور که با منبع باز و ابر انجام دادند.
4 دقیقه زمان مطالعه
در AWS re:Invent، این شرکت پیشرفت های قابل توجهی در هوش مصنوعی را اعلام کرد که ممکن است AWS را به یک رهبر در هوش مصنوعی مولد تبدیل کند.
6 دقیقه زمان مطالعه
MongoDB علاوه بر یکپارچه‌سازی مدل‌های پایه هوش مصنوعی Vertex Google Cloud، ویژگی‌هایی را اضافه می‌کند که هدف آن تبدیل Atlas به یک پلتفرم کامل داده توسعه‌دهنده است.
8 دقیقه زمان مطالعه
Amazon CodeWhisperer، Google Bard، و GitHub Copilot X چالش برنامه‌نویسی جفت هوش مصنوعی ما را پشت سر می‌گذارند. هر ابزاری نقاط قوت خود را دارد و هیچ کدام کامل نیستند.
2 دقیقه زمان مطالعه
ما می توانیم دقت یک مدل زبان بزرگ را با ارائه زمینه از منابع داده سفارشی به طور چشمگیری افزایش دهیم. LangChain این ادغام را آسان می کند.
