Блог

Ръководства, новини и практични съвети от TWO DOTS за WordPress, онлайн магазини, SEO, дигитален маркетинг, автоматизация и техническа поддръжка.

Изследователи настройват изчислителна система за RAD в областта на изкуствения интелект

RAD в изкуствения интелект: когато моделът знае отговора, но не може да го каже

Методът „Recall-Anchored Distillation“ разграничава загубата на знания от неуспешния достъп след фината настройка и показва как се контролира отвореното припомняне.

Прочетете повечеRAD в изкуствения интелект: когато моделът знае отговора, но не може да го каже
Изследователите подбират проби за предварителна селекция на протеинови свързващи вещества за изкуствен интелект

ИИ и проектиране на протеинови свързващи молекули: как големите езикови модели (LLM) избират най-обещаващите кандидати

Ново проучване показва как големите езикови модели (LLM) формулират проверими правила за подбор на протеинови свързващи молекули и докъде се простира надеждността на прокси показателите.

Прочетете повечеИИ и проектиране на протеинови свързващи молекули: как големите езикови модели (LLM) избират най-обещаващите кандидати
Инженери оценяват преразглеждането на критериите за AI агенти в лаборатория по автоматизация

CMB-0.4: кога един ИИ-агент наистина променя критериите си?

CMB-0.4 показва какви доказателства са необходими, за да се докаже, че един ИИ-агент преразглежда критериите си, а не просто дава по-добър отговор.

Прочетете повечеCMB-0.4: кога един ИИ-агент наистина променя критериите си?
Две разнородни системи за XKV AI агенти, свързани в център за данни

XKV: когато AI агентите общуват, без да пишат съобщения

XKV предава знания между AI агенти чрез KV кешове, като намалява латентността без общ токенизатор. Вижте резултатите, ограниченията и условията за безопасно пилотно внедряване.

Прочетете повечеXKV: когато AI агентите общуват, без да пишат съобщения
Инженерите координират крайните устройства за федеративно обучение с FL-MAESTRO

FL-MAESTRO: когато три AI агента координират федеративното обучение

FL-MAESTRO координира топологията, ресурсите и агрегирането при федеративното обучение с помощта на три AI агента и детерминистична валидация.

Прочетете повечеFL-MAESTRO: когато три AI агента координират федеративното обучение
Екип оценява цифрови интервенции чрез рамката PEACE

Рамката PEACE: защо ефективността не е достатъчна при цифровите интервенции

Рамката PEACE сравнява цифровите инициативи по пет критерия, за да могат екипите по продукти, маркетинг и изкуствен интелект да видят реалните компромиси.

Прочетете повечеРамката PEACE: защо ефективността не е достатъчна при цифровите интервенции
Контролирана оценка на модели с изкуствен интелект в професионална тестова кухня

FlavourBench: какво ни учи една кухня за надеждното оценяване на изкуствения интелект

FlavourBench показва как плътните карти на възнагражденията, общите задачи и проверките за несигурност правят оценяването на моделите за изкуствен интелект по-контролируемо и полезно.

Прочетете повечеFlavourBench: какво ни учи една кухня за надеждното оценяване на изкуствения интелект
Екип тества мултимодален ИИ-агент преди физическо действие

Мултимодални AI агенти: защо «виждам» все още не означава «действам правилно»

Мултимодалните AI агенти съчетават изображения, звук, видео и действие. Вижте как „grounding“, паметта, разрешенията и проверката определят тяхната надеждност.

Прочетете повечеМултимодални AI агенти: защо «виждам» все още не означава «действам правилно»
Маркетинг екип създава кратки видеоклипове за тенденциите в социалните медии през 2026 г.