Изкуствен интелект

Η Изкуствен интелект преосмисля дигиталния пейзаж и в TWO DOTS следим отблизо всяко развитие. В тази категория разглеждаме практическите приложения на изкуствения интелект в ежедневния бизнес - от създаването на съдържание с инструменти като ChatGPT и Gemini до създаването на визуализации чрез Recraft и Kling AI. ИИ е не само бъдещето, но и настоящето на конкурентоспособността.

В нашите статии анализираме как можете отговорно и ефективно да интегрирате изкуствения интелект в процесите си. Ще откриете съвети за бърз инженеринг, автоматизирано обслужване на клиенти и прогнозни анализи, които да ви помогнат да вземете правилните решения. Знанията около Изкуствен интелект е ключът към изпреварването на бързо променящия се пазар. Присъединете се към нас по пътя на иновациите и технологичното съвършенство, които ще повишат вашите резултати.

Оценка на AI агенти за продукти на Office с човешки контрол на качеството

OmegaUse‑OfficeVal: защо AI агентите са бързи, но все още не са готови за Office

OmegaUse‑OfficeVal измерва качеството, времето и разходите при 100 задачи в Office, като показва защо AI агентите се нуждаят от проверки за използваемост и човешки контрол.

Прочетете повечеOmegaUse‑OfficeVal: защо AI агентите са бързи, но все още не са готови за Office
Инженерът контролира разпределената инфраструктура за изкуствен интелект за моделите MoonEP и MoE

MoonEP: как балансирането на AI експертите променя инфраструктурата на MoE моделите

MoonEP балансира AI експертите в MoE моделите чрез излишни експерти, zero copy и статични форми. Вижте тестове за производителност, изисквания и критерии за внедряване.

Прочетете повечеMoonEP: как балансирането на AI експертите променя инфраструктурата на MoE моделите
Двама изследователи сравняват изчислителни системи за оценка на моделите за разсъждение RL и SFT

RL или SFT в моделите за разсъждение: какво разкриват вътрешните представяния

Вижте какво показват линейните сонди, средните аблации и вариативността на токените за моделите за разсъждение RL и SFT и как да ги оценявате при реални работни натоварвания.

Прочетете повечеRL или SFT в моделите за разсъждение: какво разкриват вътрешните представяния
Изследовател контролира експеримент с потока за оценка на алгоритми за изкуствен интелект

EvoPINN: когато един ИИ-агент открива нови алгоритми за физиката

Вижте как EvoPINN превръща един AI агент в контролирана верига за откриване на алгоритми, включваща изпълнение, общ бюджет, диагностика и строга проверка.

Прочетете повечеEvoPINN: когато един ИИ-агент открива нови алгоритми за физиката
Клиничен специалист и инженер проверяват приложимостта на изкуствен интелект в роботизиран работен процес

GuideSkill: когато медицинските указания се превръщат в приложими умения за изкуствения интелект

GuideSkill превръща медицинските указания в приложими умения на изкуствения интелект. Вижте резултатите, ограниченията и урока за безопасни автоматизации.

Прочетете повечеGuideSkill: когато медицинските указания се превръщат в приложими умения за изкуствения интелект
Два роботизирани AI агента се координират чрез обща връзка в промишлена лаборатория

Действително ли «говорят» AI агентите? Какво разкрива причинно-следственият анализ на латентните съобщения

Латентната комуникация между AI агентите изисква проверка на причинно-следствените връзки, а не само точност. Вижте какво разкриват CAG, SSG и контролираните замествания.

Прочетете повечеДействително ли «говорят» AI агентите? Какво разкрива причинно-следственият анализ на латентните съобщения
Сътрудничество между човек и изкуствен интелект: професионалист и роботизиран асистент работят заедно

Сътрудничество между човека и ИИ: защо ИИ трябва да научи какво може да прави неговият партньор

Сътрудничеството между човека и изкуствения интелект се подобрява, когато агентът разпознава способности, предпочитания и поведение. Какво показват методите CE-CM и CE-CM-Div.

Прочетете повечеСътрудничество между човека и ИИ: защо ИИ трябва да научи какво може да прави неговият партньор
Ασφάλεια LLM μετά το fine-tuning σε περιβάλλον πολλαπλών prompt templates

Ασφάλεια LLM μετά το fine-tuning: γιατί το prompt template μπορεί να ακυρώσει την άμυνα

Η ασφάλεια LLM μετά το fine-tuning απαιτεί cross-template tests. Δείτε πώς το ROPD μειώνει το ASR χωρίς να θυσιάζει την εξειδικευμένη ικανότητα.

Прочетете повечеΑσφάλεια LLM μετά το fine-tuning: γιατί το prompt template μπορεί να ακυρώσει την άμυνα