Изучите, как требуемая прибыль от офиса влияет на производительность и моральный дух сотрудников. Бизнес-эксперт Марк Ма объясняет, почему на современном цифровом рабочем месте гибкость в удаленной работе имеет важное значение для удержания лучших специалистов.
Узнайте о функции Google «Корректура» в Gboard, позволяющей быстро и легко исправлять предложения и абзацы одним касанием. Повысьте точность и скорость набора текста с помощью этого передового инструмента искусственного интеллекта.
Расшифруйте тайну глубокого обучения: удобные объяснения нейронов. Глубокие нейронные сети (DNN) непрозрачны, но CoSy, новая платформа искусственного интеллекта, проливает свет на то, как они работают. Узнайте, как уютно оценивает объяснения функций нейронов, развивая объяснимый ИИ (XAI) и укрепляя доверие к ИИ.
Узнайте, как модель ROFORMER с функцией Rotary Position Embedding (RoPE) революционизирует модели на основе Transformer, улучшая позиционное кодирование, комбинируя абсолютные и относительные позиции для лучшей интерпретации текста.
Узнайте о новаторском решении проблемы «обратного проклятия» в больших языковых моделях (LLM). Узнайте, как обратное обучение удваивает доступность токенов и значительно повышает производительность как при выполнении стандартных, так и реверсивных задач, решая фундаментальную проблему, связанную с законом Ципфа.
Узнайте, как «Быстрый синтез изображений высокого разрешения с помощью скрытой состязательной диффузионной дистилляции» представляет LADD, новаторский метод дистилляции, совершающий революцию в моделях диффузии. Усовершенствуйте приложения реального времени с помощью синтеза изображений с высоким разрешением и многоаспектным соотношением, упрощая обучение и повышая производительность.
Откройте для себя революционный подход к непрерывному обучению больших языковых моделей (LLM), устраняющий необходимость в дорогостоящем переобучении. Узнайте, как простые стратегии, такие как повышение скорости обучения, повторное затухание и воспроизведение данных, позволяют обновлять LLM без ущерба для производительности даже в наборах данных на разных языках. Узнайте, как эти методы соответствуют или превосходят результаты повторного обучения, одновременно значительно снижая требования к вычислительным ресурсам.
