90% проектов в ИИ застревают на стадии прототипа из-за проблем с надежностью
90% проектов ИИ не выходят за рамки прототипа из-за проблем с надежностью. CEO OpenPipe объясняет, как обучение с подкреплением может решить эту проблему.
-
-
Практическое руководство по возможностям ChatGPT для начинающих
Подробный гайд по использованию ChatGPT для новичков: возможности, примеры и советы.
-
Как работают и чем опасны промпт-инъекции: практическое руководство для начинающих
Узнайте, что такое prompt injection, как работают атаки и как защитить свои AI-системы. Пошаговое руководство с примерами для начинающих.
-
Токены: что это такое и как их считать — руководство для начинающих
Узнайте, что такое токены в ИИ, как их считать с помощью API и инструментов, и как оптимизировать использование для снижения затрат.
-
Понимает ли ИИ лучше по-английски и на каком языке стоит писать промпты
Узнайте, понимает ли ИИ английский язык лучше других и стоит ли писать промпты на английском для оптимальных результатов. Практическое руководство с тестами и стратегиями.
-
Google представляет Coral NPU — открытую платформу для ИИ на edge-устройствах
Google представила открытую архитектуру Coral NPU для энергоэффективного ИИ на граничных устройствах с производительностью 512 GOPS при минимальном энергопотреблении.
-
ReasonScape: от бенчмарков к ландшафтам когнитивных способностей ИИ
Новая система оценки ИИ превращает плоские бенчмарки в трехмерные ландшафты мышления, используя спектральный анализ и параметрические тесты для изучения архитектуры рассуждений.
-
Google запускает кэширование контекста для Vertex AI
Google представил кэширование контекста для Vertex AI — технологию, снижающую затраты на обработку длинных промптов до 80% и ускоряющую работу языковых моделей.
-
Google запускает Gemini Code Assist для GitHub в корпоративной версии
Google запустила корпоративную версию Gemini Code Assist для GitHub с поддержкой Enterprise Cloud и локальных инсталляций, решая проблему медленных code review в больших командах.
-
Настройка распределенного кластера для обучения больших языковых моделей в Amazon EKS
Пошаговое руководство по настройке распределенного кластера для обучения больших языковых моделей в Amazon EKS с использованием AWS Deep Learning Containers
