Forts de plus de 20 ans d'expérience, nous transformons votre présence numérique. Nous sommes spécialisés dans la création de sites web et de boutiques en ligne, le référencement naturel (SEO) et le marketing numérique, les logiciels ERP et les automatisations intelligentes qui permettent à votre entreprise de prendre son envol.
Adresse :
154, rue Egnatia, Thessalonique 546 36
Téléphone :
+30 231 231 4095
E-mail :
[email protected]
Prêts pour la prochaine étape ?;
Guides, actualités et conseils pratiques proposés par TWO DOTS sur WordPress, les boutiques en ligne, le référencement naturel (SEO), le marketing numérique, les automatisations et l'assistance technique.
Το ECHO δείχνει γιατί η μνήμη AI agent χρειάζεται χρονική εγκυρότητα, πλήρες provenance και ασφαλή αποχή — όχι μόνο semantic similarity.
Η μελέτη MobileViTv2 δείχνει γιατί το ασφαλές AI screening καρκίνου στόματος χρειάζεται μικρό μοντέλο, quality gates και κλινική επικύρωση.
Νέα μελέτη δείχνει ότι 26 έγκυρα evaluation harnesses μπορούν να αλλάξουν δραστικά τα scores και τον νικητή ενός LLM leaderboard. Τι σημαίνει για τις επιχειρήσεις.
Το K-Bench δείχνει γιατί η αξιολόγηση AI agents πρέπει να ελέγχει ακρίβεια, artifacts και overclaiming — όχι μόνο μια πειστική απάντηση.
Το Activation Controllability Benchmark δείχνει ότι πολλά LLMs αλλάζουν το εσωτερικό τους σήμα με οδηγία, άρα το monitoring χρειάζεται layered safeguards.
Η προσαρμογή του CLIP βελτιώνει τον περιφερειακό γεωεντοπισμό, αλλά το scene configuration και το train–test overlap καθορίζουν την ερμηνεία.
Το Actor–Judge–Editor μαθαίνει συμβολικό planning από solver feedback, ξεχωρίζοντας την τεχνική επιτυχία από την πιστότητα στον αρχικό στόχο.
Το HiMA-MDD οργανώνει κείμενο και φωνητικά χαρακτηριστικά σε ελέγξιμο PHQ-8 screening, με bounded evidence, audit και ανθρώπινη εποπτεία.
Το model collapse δείχνει πώς η αναδρομική χρήση συνθετικών δεδομένων στενεύει την κατανομή και γιατί χρειάζονται human anchors, provenance και rollback.
SmartSolve montre comment un LLM transforme des benchmarks en règles vérifiables de répartition dynamique des algorithmes, avec des choix de Pareto et une validation avant la mise en production.
