8 دقیقه زمان مطالعه
تنظیم دقیق و تقویت بازیابی زمان بر و پرهزینه است. راه بهتری برای تخصصی کردن LLMها در افق است.
مولد-ai
10 دقیقه زمان مطالعه
توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین سنتی بسیار متفاوت است. این مراحل است.
1 دقیقه زمان مطالعه
هوش مصنوعی نمی تواند جایگزین توسعه دهندگان بد شود زیرا فقط برای توسعه دهندگان خوب کار می کند. تشخیص اینکه چه زمانی کد از یک LLM شکست می خورد نیازمند مهارت و تجربه است.
2 دقیقه زمان مطالعه
Lightspeed از هوش مصنوعی مولد برای خودکارسازی عملکرد خوشه‌های OpenShift و محیط‌های لینوکس Red Hat Enterprise استفاده می‌کند.
2 دقیقه زمان مطالعه
اولین پیش نویس مدل Spec نشان می دهد که OpenAI چگونه می خواهد مدل های هوش مصنوعی مولد خود در ChatGPT و OpenAI API رفتار کنند.
7 دقیقه زمان مطالعه
ابزارهای جدید برای فیلتر کردن پیام‌های مخرب، شناسایی خروجی‌های غیر پایه و ارزیابی ایمنی مدل‌ها، استفاده از هوش مصنوعی تولیدی را ایمن‌تر می‌کند.
2 دقیقه زمان مطالعه
افزونه Podman Desktop دارای برنامه‌های نمونه و زمین بازی توسعه‌دهندگان برای کاوش موارد استفاده LLM است.
2 دقیقه زمان مطالعه
Red Hat Enterprise Linux AI برای خدمت به عنوان یک پلتفرم مدل پایه طراحی شده است که به کاربران اجازه می دهد تا به طور یکپارچه تر مدل های هوش مصنوعی مولد را توسعه و استقرار دهند.
2 دقیقه زمان مطالعه
Oracle Code Assist با شیوه‌های توسعه نرم‌افزار Oracle و الگوهای کدنویسی از جاوا، SQL، Oracle Cloud Infrastructure و سایر فناوری‌ها مانند NetSuite SuiteScript به خوبی تنظیم می‌شود.
2 دقیقه زمان مطالعه
LLM جدید با کد MAI-1 دارای ۵۰۰ میلیارد پارامتر است.
7 دقیقه زمان مطالعه
هوش مصنوعی مولد نه تنها استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل را آسان‌تر می‌کند، بلکه کیفیت اتوماسیونی را که می‌تواند در طول چرخه عمر تجزیه و تحلیل داده اعمال شود، به‌طور قابل‌توجهی بهبود می‌بخشد.
4 دقیقه زمان مطالعه
استفاده از معماری عمومی که در یک کنفرانس برای نیازهای تجاری منحصر به فرد شرکت خود دیدید، راهی مطمئن برای هدر دادن پول و زمان است.
6 دقیقه زمان مطالعه
هوش مصنوعی مسئول واقعاً در مورد اصول، اخلاق، یا توضیح پذیری نیست. این می تواند کلید باز کردن ارزش هوش مصنوعی در مقیاس باشد، اما ابتدا باید برخی از افسانه ها را بشکنیم.
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.
3 دقیقه زمان مطالعه
Amazon Q Developer، تکامل یافته Amazon CodeWhisperer، می تواند از کنسول AWS، Slack یا محیط های توسعه مانند Visual Studio Code و JetBrains IDE استفاده شود.
7 دقیقه زمان مطالعه
TigerGraph CoPilot از طریق جستارهای زبان طبیعی و RAG مبتنی بر نمودار، چالش‌های پیچیده تجزیه و تحلیل داده‌ها و کاستی‌های جدی LLMها را برای کاربردهای تجاری برطرف می‌کند.
1 دقیقه زمان مطالعه
محیط توسعه دهنده بومی Copilot به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که با استفاده از زبان طبیعی کدها را بسازند، برنامه ریزی کنند، بسازند، آزمایش کنند و اجرا کنند.
4 دقیقه زمان مطالعه
بدون برنامه‌نویسان ماهر که بر دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی نظارت داشته باشند، احتمالاً به جای نوشتن کد شما، کد شما را می‌شکنند. در حال حاضر، فقط افراد می توانند هوش مصنوعی را تنظیم و ارزیابی کنند.
4 دقیقه زمان مطالعه
LLM که به طور مشترک توسط محققان École Polytechnique Fédérale de Lozanne (EPFL) و دانشکده پزشکی Yale توسعه یافته و توسط کمیته بین المللی صلیب سرخ (ICRC) پشتیبانی می شود، بر روی پلت فرم Meta Llama2 ساخته شده است.
4 دقیقه زمان مطالعه
شرکت‌ها ممکن است سریع‌تر و آسان‌تر از مدل‌های هوش مصنوعی خود در یک ابر عمومی استفاده کنند که آنها را به عنوان یک سرویس اجرا می‌کند. AWS روی این روند حرکت می کند.
