С повече от 20 години опит ние променяме вашето цифрово присъствие. Специализирани сме в разработването на уебсайтове и електронни магазини, SEO и цифров маркетинг, ERP софтуер и интелигентна автоматизация, които извеждат бизнеса ви на следващото ниво.
Адрес:
Егнатия 154, Солун 546 36
Телефон:
+30 231 231 4095
Електронна поща:
[email protected]
Готови ли сте за следващата стъпка?;
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.
Πώς το Scroll μετατρέπει τη μνήμη AI agents σε εκτελέσιμο περιβάλλον με Event Log, provenance, persistent computation και επιλεκτικό context.
Τι δείχνουν τα έργα NAMUR και PERSIST για την ασφαλή χρήση agentic AI σε στόλους drones, από την ανθρώπινη έγκριση έως τα ελέγξιμα εργαλεία και την αξιολόγηση.
Το RO-PnR μαθαίνει πότε ένα AI πρέπει να ζητά διευκρίνιση και πότε να απαντά, συνυπολογίζοντας ποιότητα, κόστος και ασφάλεια.
Το KVBoost επαναχρησιμοποιεί chunks της KV cache πέρα από το κοινό prefix, με seam repair και ελεγχόμενο memory budget.
Το VisAdj ανακτά κόμβους και συνδέσεις από node-link εικόνες με sparse επιλογή υποψήφιων ακμών και structured graph reasoning.
Το CHNB δείχνει ότι ήχος, χρονική σειρά και σχέσεις μεταξύ σκηνών είναι κρισιμότερα από περισσότερα μεμονωμένα καρέ για την AI κατανόηση βίντεο.
Το LLM4LLM συνδέει profiling, kernel search και in-model validation, ώστε η ταχύτητα να αποδεικνύεται στο πραγματικό inference workload.
Η μέθοδος SSKG μεταφέρει την απόφαση έξω από το LLM και δημιουργεί ελεγχόμενες, διαγνώσιμες προσομοιώσεις μαθητών με σαφή όρια.
