generative AI

Έλεγχος ρεαλισμού σε συνθετικά δεδομένα με hard constraints

Συνθετικά δεδομένα με κανόνες: γιατί το «έγκυρο» δεν είναι πάντα και ρεαλιστικό

Γιατί το 100% validity δεν αρκεί στα συνθετικά δεδομένα και πώς constraint margin, resolution ratio και function-symbol grounding ελέγχουν τον ρεαλισμό.

Прочетете повечеΣυνθετικά δεδομένα με κανόνες: γιατί το «έγκυρο» δεν είναι πάντα και ρεαλιστικό
Ομάδα σχεδιασμού αξιολογεί υπεύθυνα ένα σύστημα Slow AI

Slow AI: πέντε αρχές σχεδιασμού για πιο βιώσιμη γενετική τεχνητή νοημοσύνη

Το Slow AI μετατρέπει τη βιωσιμότητα σε πέντε πρακτικές αρχές για interfaces, outputs, retention και υπεύθυνη χρήση generative AI.

Прочетете повечеSlow AI: πέντε αρχές σχεδιασμού για πιο βιώσιμη γενετική τεχνητή νοημοσύνη
Търговски екип следи потоците на запасите, за да взема решения въз основа на пазарни модели

Пазарни модели: как генетичната изкуствена интелигентност превръща сложността в търговски решения

Пазарните модели свързват пазарни данни, симулации и цели с търговските решения. Решаващият фактор са данните, експериментът и предпазните мерки.

Прочетете повечеПазарни модели: как генетичната изкуствена интелигентност превръща сложността в търговски решения
Νέοι και ομάδα προϊόντος συζητούν για υπεύθυνες εμπειρίες AI

Πώς βλέπουν τα παιδιά την AI: 7 μαθήματα για brands, σχολεία και ψηφιακά προϊόντα

Οι φωνές παιδιών 10–18 ετών δείχνουν πώς brands, σχολεία και προϊόντα μπορούν να χρησιμοποιούν AI με διαφάνεια, προστασία και ανθρώπινο έλεγχο.

Прочетете повечеΠώς βλέπουν τα παιδιά την AI: 7 μαθήματα για brands, σχολεία και ψηφιακά προϊόντα
Ομάδα αξιολογεί compute-aware benchmark για diffusion LLMs

CaRE για diffusion LLMs: όταν το benchmark μετρά λάθος πρόοδο

Το CaRE δείχνει πώς το πραγματικό compute, τα metrics και η stochasticity μπορούν να αλλάξουν την κατάταξη ενός diffusion LLM benchmark. Πρακτικός οδηγός για δίκαιες συγκρίσεις μοντέλων και ασφαλέστερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Прочетете повечеCaRE για diffusion LLMs: όταν το benchmark μετρά λάθος πρόοδο
Екип по инфраструктура оценява производителността на GLIDE за големи езикови модели (LLM) с голям контекст

GLIDE: как хибридното внимание намалява разходите за големи езикови модели (LLM) с голям контекст

GLIDE разпределя softmax и линейно внимание по слоеве, за да намали I/O на KV-кеша в големите езикови модели (LLM) с обширен контекст. Какво показаха тестовете на Llama-3-8B и Mistral-7B, в какво помага LoRA и защо всяко внедряване се нуждае от свои собствени тестове за качество и латентност.

Прочетете повечеGLIDE: как хибридното внимание намалява разходите за големи езикови модели (LLM) с голям контекст