Քննեք, թե ինչպես է պահանջվող գրասենյակային վերադարձն ազդում անձնակազմի անդամների արդյունքի և բարոյականության վրա: Բիզնեսի փորձագետ Մարկ Մա բացատրում է, թե ինչու այսօրվա թվային աշխատավայրում հեռահար աշխատանքի ճկունությունը էական նշանակություն ունի լավագույն տաղանդները պահպանելու համար:
Իմացեք Google-ի «Ստուգել» գործառույթի մասին Gboard-ում՝ ապահովելով արագ և հեշտ նախադասությունների և պարբերությունների ուղղումներ մեկ հպումով: Բարձրացրեք ձեր մուտքագրման ճշգրտությունն ու արագությունը այս առաջադեմ AI գործիքի միջոցով:
Վերծանել Deep Learning-ի առեղծվածը. Խորը նեյրոնային ցանցերը (DNN) անթափանց են, բայց CoSy-ը՝ նոր AI շրջանակը, լույս է սփռում դրանց աշխատանքի վրա: Իմացեք, թե ինչպես է հարմարավետ գնահատում նեյրոնների ֆունկցիայի բացատրությունները՝ խթանելով բացատրելի AI (XAI) և խթանելով վստահությունը AI-ի նկատմամբ:
Բացահայտեք, թե ինչպես է Rotary Position Embedding-ով (RoPE) ROFORMER մոդելը հեղափոխում տրանսֆորմատորների վրա հիմնված մոդելները՝ ուժեղացնելով դիրքային կոդավորումը՝ համատեղելով բացարձակ և հարաբերական դիրքերը տեքստի ավելի լավ մեկնաբանության համար:
Իմացեք Reversal Curse-ի բեկումնային լուծման մասին մեծ լեզվական մոդելներում (LLMs): Բացահայտեք, թե ինչպես է հակադարձ ուսուցումը կրկնապատկում նշանների առկայությունը և զգալիորեն բարելավում կատարողականությունը ինչպես ստանդարտ, այնպես էլ հետադարձ առաջադրանքների դեպքում՝ անդրադառնալով Zipf-ի օրենքով առաջադրված հիմնարար մարտահրավերին:
Բացահայտեք, թե ինչպես է «Արագ բարձր լուծաչափով պատկերի սինթեզը թաքնված հակառակորդի դիֆուզիոն թորումով» ներկայացնում LADD-ը՝ թորման բեկումնային մեթոդ, որը հեղափոխություն է անում դիֆուզիոն մոդելներում: Ընդլայնեք իրական ժամանակի հավելվածները՝ բարձր լուծաչափով, բազմակողմ հարաբերակցությամբ պատկերի սինթեզով, պարզեցնելով մարզումները և բարձրացնելով կատարողականությունը:
Բացահայտեք լայնածավալ լեզվական մոդելների (LLMs) շարունակական ուսուցման բեկումնային մոտեցում՝ վերացնելով թանկարժեք վերապատրաստման անհրաժեշտությունը: Բացահայտեք, թե ինչպես են պարզ ռազմավարությունները, ինչպիսիք են ուսուցման արագության տաքացումը, նորից քայքայվելը և տվյալների վերարտադրումը, թույլ են տալիս LLM-ի թարմացումները՝ առանց կատարողականությունը զոհաբերելու, նույնիսկ տարբեր լեզուների տվյալների հավաքածուներում: Իմացեք, թե ինչպես են այս մեթոդները համընկնում կամ գերազանցում վերապատրաստման արդյունքները՝ միաժամանակ կտրուկ նվազեցնելով հաշվարկների պահանջները:
