Вывучыце, як неабходныя офісныя вяртанні ўплываюць на прадукцыйнасць і маральны дух супрацоўнікаў. Бізнэс-эксперт Марк Ма тлумачыць, чаму ў сучасным лічбавым працоўным месцы гібкасць дыстанцыйнай працы вельмі важная для захавання лепшых талентаў.
Даведайся пра функцыю "Карэктура" Google у Gboard, якая дазваляе хутка і лёгка выпраўляць прапановы і абзацы адным націскам. Павялічце дакладнасць і хуткасць набору тэксту з дапамогай гэтага ўдасканаленага інструмента штучнага інтэлекту.
Расшыфруйце таямніцу Deep Learning: утульныя расцэнкі, тлумачэнні нейронаў. Глыбокія нейронавыя сеткі (DNN) непразрыстыя, але CoSy, новая структура штучнага інтэлекту, пралівае святло на тое, як яны працуюць. Даведайцеся, як cozy ацэньвае тлумачэнні функцый нейронаў, узмацняючы вытлумачальны штучны інтэлект (XAI) і ўмацоўваючы давер да штучнага інтэлекту.
Даведайцеся, як мадэль ROFORMER з Rotary Position Embedding (RoPE) здзяйсняе рэвалюцыю ў мадэлях на аснове Transformer, паляпшаючы пазіцыйнае кадаванне, спалучаючы абсалютныя і адносныя пазіцыі для лепшай інтэрпрэтацыі тэксту.
Даведайцеся пра наватарскае рашэнне зваротнага праклёну ў вялікіх моўных мадэлях (LLM). Даследуйце, як зваротнае навучанне падвойвае даступнасць токенаў і значна павышае прадукцыйнасць як стандартных, так і зваротных задач, вырашаючы фундаментальную праблему, якую стварае закон Зіпфа.
Даведайцеся, як «Хуткі сінтэз выявы высокага раздзялення са схаванай спаборніцкай дыфузійнай дыстыляцыяй» прадстаўляе LADD, наватарскі метад дыстыляцыі, які зрабіў рэвалюцыю ў мадэлях дыфузіі. Паляпшайце прыкладанні ў рэжыме рэальнага часу з дапамогай сінтэзу відарысаў з высокім раздзяленнем і суадносінамі бакоў, што спрашчае навучанне і павышае прадукцыйнасць.
Адкрыйце для сябе прарыўны падыход да бесперапыннага навучання для вялікіх моўных мадэляў (LLM), пазбаўляючы ад неабходнасці дарагога перападрыхтоўкі. Даследуйце, як такія простыя стратэгіі, як паўторнае разагрэў хуткасці навучання, паўторнае згасанне і прайграванне даных, дазваляюць абнаўляць LLM без шкоды для прадукцыйнасці, нават на розных моўных наборах даных. Даведайцеся, як гэтыя метады супадаюць з вынікамі паўторнага навучання або пераўзыходзяць іх, адначасова рэзка зніжаючы патрабаванні да вылічэнняў.
