Zbadaj, jak wymagane zwroty z biura wpływają na wydajność i morale wśród pracowników. Ekspert biznesowy Mark Ma wyjaśnia, dlaczego w dzisiejszym cyfrowym miejscu pracy elastyczność pracy zdalnej jest niezbędna do zatrzymania najlepszych talentów.
Dowiedz się o funkcji Google „Korekta” w Gboard, która umożliwia szybkie i łatwe poprawianie zdań i akapitów jednym dotknięciem. Zwiększ dokładność i szybkość pisania dzięki temu zaawansowanemu narzędziu AI.
Rozszyfruj tajemnicę głębokiego uczenia się: przytulne stawki Wyjaśnienia neuronów. Głębokie sieci neuronowe (DNN) są nieprzejrzyste, ale CoSy, nowa platforma AI, rzuca światło na ich działanie. Dowiedz się, jak Cosy ocenia wyjaśnienia funkcji neuronów, wzmacniając wyjaśnialną sztuczną inteligencję (XAI) i wzmacniając zaufanie do sztucznej inteligencji.
Odkryj, jak model ROFORMER z funkcją Rotary Position Embedding (RoPE) rewolucjonizuje modele oparte na transformatorach, ulepszając kodowanie pozycyjne, łącząc pozycje bezwzględne i względne w celu lepszej interpretacji tekstu.
Dowiedz się o przełomowym rozwiązaniu Klątwy Odwrócenia w dużych modelach językowych (LLM). Dowiedz się, jak szkolenie odwrotne podwaja dostępność tokenów i znacznie poprawia wydajność zarówno w przypadku zadań standardowych, jak i zadań odwracalnych, rozwiązując podstawowe wyzwanie, jakie stanowi prawo Zipfa.
Odkryj, jak „szybka synteza obrazu o wysokiej rozdzielczości z utajoną przeciwstawną destylacją dyfuzyjną” wprowadza LADD, przełomową metodę destylacji rewolucjonizującą modele dyfuzyjne. Ulepsz aplikacje działające w czasie rzeczywistym dzięki syntezie obrazu o wysokiej rozdzielczości i wielu proporcjach, upraszczając szkolenie i zwiększając wydajność.
Odkryj przełomowe podejście do ciągłego uczenia się w przypadku dużych modeli językowych (LLM), eliminujące potrzebę kosztownego ponownego szkolenia. Dowiedz się, jak proste strategie, takie jak ponowne podgrzewanie tempa uczenia się, ponowne zanikanie i odtwarzanie danych, umożliwiają aktualizacje LLM bez poświęcania wydajności, nawet w przypadku zestawów danych w różnych językach. Dowiedz się, jak te metody dorównują lub przewyższają wyniki ponownego szkolenia, jednocześnie drastycznie zmniejszając wymagania dotyczące mocy obliczeniowej.
