پژوهش
آموزش مدل زبانی با Megatron‑LM: راهکار سریع برای هوش مصنوعی در GPU
می‌توانید با استفاده از چارچوب Megatron‑LM به راحتی مدل‌های زبانی بزرگ را روی چندین GPU آموزش دهید و بهره‌وری را به حداکثر برسانید.
پژوهش
هوش مصنوعی در مقابل حملات: آموزش مدل با داده‌های تهاجمی در MNIST
در این مقاله به بررسی روش آموزش پویا با استفاده از داده‌های تهاجمی پرداخته می‌شود؛ چگونه می‌توانید با ایجاد نمونه‌های فریبنده مدل MNIST خود را تقویت کنید و از مزایای معیارهای دینامیک بهره‌مند شوید.
پژوهش
هوش مصنوعی: گسترش الگوریتم گریدینت سیاست با PyTorch بر روی پلتفرم Hugging Face
در این مقاله به بررسی کاربرد Policy Gradient در PyTorch می‌پردازیم، این مسیر یادگیری تقویتی را در چارچوب تجاری و متن باز Hugging Face معرفی می‌کنیم و نکات عملی و کلیدی را برای توسعه‌گران بیان می‌کنیم.
پژوهش
هوش مصنوعی در عصری جدید: چالش‌های آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ و راهکارهای نوین
دست‌یابی به نتایج برتر در هوش مصنوعی نیازمند آموزش شبکه‌های عصبی عظیم است؛ ولی این فرایند با هماهنگی چندین GPU در کلاستر و رسیدن به چالش‌های فنی و پژوهشی همراه است.
پژوهش
هوش مصنوعی: FFJORD ارائه می‌کند مدل‌های تولیدی قابل بازگشت و مقیاس‌پذیر
مقدمه‌ای بر مدل FFJORD، ساختاری هوش مصنوعی برای تولید داده با داینامیک زمان مستمر؛ چالش‌های پیاده‌سازی و کاربردهای نوین در علم داده و یادگیری ماشین.
پژوهش
هوش مصنوعی: هسته‌های GPU بلوک-اسپارس OpenAI، انقلابی در سرعت پردازش
اوپن‌ای‌آی هسته‌های بهینه‌سازی شده GPU بلوک-اسپارس را منتشر کرد. این پیشرفت انقلابی، پردازش شبکه‌های عصبی را تا چندین برابر سرعت می‌بخشد و نتایج بی‌نظیری در تحلیل احساسات و مدل‌سازی مولد به ارمغان می‌آورد.
محصولات
انتقال شبیه‌سازی به واقعیت کنترل رباتیک با تصادفی‌سازی دینامیکی
تازه‌ترین خبر حوزه هوش مصنوعی از منابع معتبر منتشر شده است.
پژوهش
هوش مصنوعی در خلق زبان جدید توسط OpenAI پژوهشی محققانه متحرک
در پژوهشی نوین، OpenAI به تصویر می‌کشد که چندین عامل هوش مصنوعی، به مرور زمان، زبان خود را ساخت و در تعاملشان پیچیدگی‌های گویشی و شناختی تازه را بروز می‌کنند.