Текущий набор данных знаний модели: как проверить и понять его
Практическое руководство по анализу и оценке наборов данных знаний моделей машинного обучения. Методы, инструменты и советы.
-
-
Параметр температуры в LLM: полное руководство для начинающих с примерами
Полное руководство по параметру температуры в больших языковых моделях для начинающих с практическими примерами и настройками
-
Платформа Watershed Bio помогает ученым анализировать данные без навыков программирования
Стартап Watershed Bio предлагает облачную платформу для анализа биологических данных без программирования, решая проблему растущего разрыва между объемами данных и вычислительными возможностями ученых.
-
Amazon Bedrock AgentCore упрощает управление IoT-устройствами через голосовые команды
AWS представляет решение для управления IoT-устройствами через голосовые команды с использованием Amazon Bedrock AgentCore, устраняя необходимость в множестве приложений.
-
Структурированный вывод в ИИ: руководство по JSON, XML, YAML с шаблонами и лучшими практиками
Узнайте, как получать структурированные данные от ИИ с помощью промптинга в форматах JSON, XML, YAML. Практическое руководство с примерами и шаблонами.
-
Google выпускает LLM-Evalkit для систематизации инженерии промптов
Google выпустила LLM-Evalkit — open-source фреймворк для систематизации работы с промптами в больших языковых моделях, предлагающий централизованный подход и no-code интерфейс.
-
Amazon Bedrock AgentCore стал общедоступным для создания AI-агентов
AWS выпустила общедоступную версию Amazon Bedrock AgentCore — платформу для создания и управления AI-агентами корпоративного уровня с поддержкой популярных фреймворков.
-
10 локальных альтернатив ChatGPT для работы на вашем компьютере
Обзор 10 локальных альтернатив ChatGPT для запуска на вашем компьютере без интернета
-
Стартап Raindrop запускает первую платформу для A/B тестирования AI-агентов
Raindrop представила Experiments — первый A/B тестинг-сьют для оценки AI-агентов, позволяющий сравнивать производительность моделей и инструментов в реальных условиях.
-
Почему ИИ-инструменты в программировании угрожают развитию навыков разработчиков
AI-инструменты автоматизируют программирование, но угрожают развитию навыков разработчиков. Баланс между продуктивностью и обучением становится ключевым вызовом для индустрии.
