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.
مولد-ai
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.
5 دقیقه زمان مطالعه
برای ایجاد یک سیستم genAI که بتواند بیشترین کار را برای کسب و کار شما انجام دهد، به مهارت های مختلف زیادی نیاز است. در اینجا نقش های مهم شرح داده شده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
با معماری مناسب، هوش مصنوعی و اتوماسیون می تواند به هدایت کل عملیات تجاری کمک کند و یک سازمان خودبهینه ساز ایجاد کند. در اینجا یک نقشه راه است.
3 دقیقه زمان مطالعه
به گفته تحلیلگران، سرویس ابری پایگاه داده برداری ممکن است توسعه دهندگان را با مزیت های عملکرد و هزینه نسبت به پایگاه های داده سنتی برای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی جذب کند.
2 دقیقه زمان مطالعه
GenAI Builder به کاربران تجاری اجازه می دهد تا برنامه ها و گردش های کاری مبتنی بر LLM را برای مشتریان، کارمندان و شرکا از منابع داده سازمانی ایجاد کنند.
4 دقیقه زمان مطالعه
بدون بهترین شیوه های اولیه معماری کامپیوتر، سیستم های هوش مصنوعی مولد کند هستند. در اینجا چند نکته برای بهینه سازی سیستم های پیچیده وجود دارد.
1 دقیقه زمان مطالعه
موارد لبه رانندگی مستقل نیاز به استدلال پیچیده و شبیه انسان دارد که بسیار فراتر از الگوریتم‌ها و مدل‌های قدیمی است. مدل های زبان بزرگ در حال رسیدن به آن هستند.
7 دقیقه زمان مطالعه
از جستجوی سریع‌تر وکتور گرفته تا نوت‌بوک‌های مشترک، SingleStore اخیراً چندین نوآوری متمرکز بر هوش مصنوعی را با در نظر گرفتن توسعه‌دهندگان رونمایی کرده است. شیرجه بزنیم
2 دقیقه زمان مطالعه
شرکت هوش مصنوعی همچنین بهبودهایی را در مدیریت کلیدهای API ارائه کرده است که دید بیشتری را در استفاده از API و کنترل بیشتر بر روی کلیدهای API ارائه می دهد.
2 دقیقه زمان مطالعه
محیط توسعه مبتنی بر ابر مبتنی بر هوش مصنوعی آزمایشی پیش‌نمایش‌هایی را روی پلتفرم‌های موبایل و قالب‌های Astro، Go، Node.js و Python ارائه می‌کند.
7 دقیقه زمان مطالعه
ابزارهای ارکستراسیون LLM مایکروسافت ممکن است در نهایت به وعده سه دهه ای عوامل نرم افزاری مستقل عمل کنند.
1 دقیقه زمان مطالعه
Mobb Fixer به توسعه دهندگان اصلاحات کد را برای هشدارهای امنیتی زمانی که کد در درخواست های کششی GitHub متعهد می شود، ارائه می دهد.
7 دقیقه زمان مطالعه
به گفته تحلیلگران، اوراکل رویکرد ساده‌تری را برای کاهش هزینه‌های آموزش مستمر LLM در دانش سازمانی به شرکت‌ها ارائه می‌کند، اگرچه در خدمات هوش مصنوعی مولد از رقبای خود عقب‌تر است.
4 دقیقه زمان مطالعه
اسناد عالی برای انسان ها مهم است، اما برای ماشین ها مهم تر است. مفهوم “اسناد لایه ای” به این معنی است که هم توسعه دهندگان و هم LLM ها آنچه را که نیاز دارند دریافت می کنند.
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.
11 دقیقه زمان مطالعه
استودیوی هوش مصنوعی Azure، در حالی که هنوز در حال پیش‌نمایش است، اکثر جعبه‌ها را برای سازنده برنامه‌های هوش مصنوعی مولد، با پشتیبانی از مهندسی سریع، RAG، ساخت عامل و توسعه با کد پایین یا بدون کد بررسی می‌کند.
5 دقیقه زمان مطالعه
تولید افزوده شده با بازیابی از منابع داده خارجی برای رفع دو نقص در مدل های زبان بزرگ، مجموعه های آموزشی قدیمی و پنجره های زمینه محدود استفاده می کند.
3 دقیقه زمان مطالعه
یک شرکت جدید که توسط یکی از مدیران سابق هوش مصنوعی پایداری تأسیس شده است، در حال ارائه گواهینامه به سیستم‌های هوش مصنوعی مولد است که بر روی داده‌های «موافق» آموزش دیده‌اند.
3 دقیقه زمان مطالعه
Pinecone انتظار دارد که پایگاه داده برداری بدون سرور جدید خود، ضمن کاهش هزینه ها و نیاز به مدیریت زیرساخت، نیاز به هوش مصنوعی مولد را تامین کند.
