Вивчіть, як обов’язкові офісні доходи впливають на продуктивність і моральний стан співробітників. Бізнес-експерт Марк Ма пояснює, чому в сучасному цифровому робочому місці гнучкість віддаленої роботи є важливою для утримання найкращих талантів.
Дізнайтеся про функцію Google «Коригування» в Gboard, яка забезпечує швидке й просте виправлення речень і абзаців одним дотиком. Підвищте точність і швидкість набору тексту за допомогою цього передового інструменту ШІ.
Розшифруйте таємницю глибокого навчання: затишні пояснення нейронів. Глибинні нейронні мережі (DNN) є непрозорими, але CoSy, нова структура ШІ, проливає світло на те, як вони працюють. Дізнайтеся, як cosy оцінює пояснення функції нейронів, покращуючи пояснюваний ШІ (XAI) і зміцнюючи довіру до ШІ.
Дізнайтеся, як модель ROFORMER із Rotary Position Embedding (RoPE) революціонізує моделі на основі Transformer, покращуючи позиційне кодування, поєднуючи абсолютні та відносні позиції для кращої інтерпретації тексту.
Дізнайтеся про революційне рішення Reversal Curse у великих мовних моделях (LLM). Дізнайтеся, як зворотне навчання подвоює доступність токенів і значно покращує продуктивність як стандартних, так і сторнованих завдань, вирішуючи фундаментальну проблему, пов’язану із законом Ціпфа.
Дізнайтеся, як «Швидкий синтез зображень високої роздільної здатності з прихованою змагальною дифузійною дистиляцією» представляє LADD, новаторський метод дистиляції, який революціонізує моделі дифузії. Удосконалюйте додатки в режимі реального часу за допомогою синтезу зображень із високою роздільною здатністю та багатоформатним співвідношенням, спрощуючи навчання та підвищуючи продуктивність.
Відкрийте для себе революційний підхід до безперервного навчання для великих мовних моделей (LLM), усуваючи потребу у дорогому повторному навчанні. Дізнайтеся, як такі прості стратегії, як повторне розігрівання, повторне затухання та відтворення даних, дозволяють оновлювати LLM без шкоди для продуктивності, навіть для різних мовних наборів даних. Дізнайтеся, як ці методи відповідають або перевершують результати повторного навчання, одночасно різко знижуючи вимоги до обчислень.
