Esaminare in che modo i resi richiesti in ufficio influiscono sulla produzione e sul morale dei membri del personale. L'esperto aziendale Mark Ma spiega perché, nell'odierno ambiente di lavoro digitale, la flessibilità nel lavoro a distanza è essenziale per trattenere i migliori talenti.
Scopri la funzione "Correzione di bozze" di Google in Gboard, che fornisce correzioni di frasi e paragrafi facili e veloci con un solo tocco. Aumenta la precisione e la velocità di digitazione con questo strumento avanzato di intelligenza artificiale.
Decodificare il mistero del Deep Learning: accoglienti spiegazioni sui neuroni delle tariffe. Le reti neurali profonde (DNN) sono opache, ma CoSy, un nuovo framework di intelligenza artificiale, fa luce su come funzionano. Scopri come valutare in modo accogliente le spiegazioni della funzione dei neuroni, potenziando l'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) e promuovendo la fiducia nell'intelligenza artificiale.
Scopri come il modello ROFORMER con Rotary Position Embedding (RoPE) rivoluziona i modelli basati su Transformer migliorando la codifica posizionale, combinando posizioni assolute e relative per una migliore interpretazione del testo.
Scopri una soluzione innovativa alla maledizione dell'inversione nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Scopri come il reverse training raddoppia la disponibilità dei token e migliora significativamente le prestazioni sia sulle attività standard che su quelle di inversione, affrontando la sfida fondamentale posta dalla legge di Zipf.
Scopri come la "sintesi rapida di immagini ad alta risoluzione con distillazione di diffusione contraddittoria latente" introduce LADD, un metodo di distillazione rivoluzionario che rivoluziona i modelli di diffusione. Migliora le applicazioni in tempo reale con la sintesi di immagini ad alta risoluzione e con proporzioni multiple, semplificando la formazione e migliorando le prestazioni.
Scopri un approccio rivoluzionario all'apprendimento continuo per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), eliminando la necessità di costose riqualificazioni. Scopri come strategie semplici come il riscaldamento, il ridecadimento e la riproduzione dei dati della velocità di apprendimento consentono aggiornamenti LLM senza sacrificare le prestazioni, anche tra set di dati linguistici diversi. Scopri come questi metodi corrispondono o superano i risultati del riaddestramento riducendo drasticamente i requisiti di elaborazione.
