Pārbaudiet, kā pieprasītā biroja atdeve ietekmē darbinieku rezultātus un morāli. Uzņēmējdarbības eksperts Marks Ma skaidro, kāpēc mūsdienu digitālajā darbavietā elastība attālinātā darbā ir būtiska, lai saglabātu labākos talantus.
Uzziniet par Google funkciju 'Proofread' pakalpojumā Gboard, nodrošinot ātrus un vienkāršus teikumu un rindkopu labojumus ar vienu pieskārienu. Palieliniet rakstīšanas precizitāti un ātrumu, izmantojot šo uzlaboto AI rīku.
Atšifrējiet dziļās mācīšanās noslēpumu: mājīgi tarifu neironu skaidrojumi. Dziļie neironu tīkli (DNN) ir necaurredzami, taču CoSy, jauna AI sistēma, atklāj to darbību. Uzziniet, kā Cozy novērtē neironu funkciju skaidrojumus, uzlabojot izskaidrojamo AI (XAI) un veicinot uzticēšanos AI.
Atklājiet, kā ROFORMER modelis ar Rotary Position Embedding (RoPE) maina uz transformatoriem balstītus modeļus, uzlabojot pozicionālo kodējumu, apvienojot absolūtās un relatīvās pozīcijas labākai teksta interpretācijai.
Uzziniet par revolucionāro risinājumu Reversal Curse lielajos valodu modeļos (LLM). Izpētiet, kā apgrieztā apmācība divkāršo marķieru pieejamību un ievērojami uzlabo veiktspēju gan standarta, gan apvērsuma uzdevumos, risinot galveno izaicinājumu, ko rada Zipf likums.
Uzziniet, kā “Ātra augstas izšķirtspējas attēla sintēze ar latentu pretrunīgu difūzijas destilāciju” iepazīstina ar LADD — revolucionāru destilācijas metodi, kas maina difūzijas modeļus. Uzlabojiet reāllaika lietojumprogrammas ar augstas izšķirtspējas, vairāku malu attiecību attēla sintēzi, vienkāršojot apmācību un uzlabojot veiktspēju.
Atklājiet revolucionāru pieeju nepārtrauktai apguvei lieliem valodu modeļiem (LLM), novēršot nepieciešamību pēc dārgas atkārtotas apmācības. Izpētiet, kā vienkāršas stratēģijas, piemēram, mācīšanās ātruma atkārtota sasilšana, atkārtota samazināšanās un datu atkārtošana, nodrošina LLM atjauninājumus, nezaudējot veiktspēju, pat dažādās valodu datu kopās. Uzziniet, kā šīs metodes atbilst vai pārspēj atkārtotas apmācības rezultātus, vienlaikus krasi samazinot skaitļošanas prasības.
