پژوهش
هوش مصنوعی: آموزش کارآمد مدل زبان برای پر کردن بخش متوسط متن
خلاصه‌ای از چگونگی آموزش مدل‌های زبان گسترش یافته برای پرکردن بخش وسط متن با استفاده از روش‌های جدید و بهینه، چشم‌اندازهای امکان‌پذیر در حوزه هوش مصنوعی را می‌پیش‌بینی می‌کند.
پژوهش
مستندات صوتی و تصویری جدید در 🤗 Datasets: راهنمای جامع برای هوش مصنوعی
برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، مطبوعات جدید Hugging Face در حوزه داده‌های صوتی و تصویری معرفی شده‌اند؛ راهنمای جامع و نمونه کد برای بارگذاری و پردازش این مجموعه‌های غنی.
پژوهش
هوش مصنوعی با TensorFlow و XLA: تولید متن ۱۰۰ برابر سریعتر
در این مقاله، روش تولید متن پیشرفته با ترکیب TensorFlow و XLA بررسی می‌شود؛ این تکنولوژی سرعت را تا ۱۰۰× افزایش داده و حتی از پایتورچ پیشی می‌گیرد، با امکان دسترسی وسیع و بهره‌برداری سریعتر مدل‌های زبانی.
پژوهش
هوش مصنوعی: فریم‌ورک نوین تحلیل خطر در کد‌سازی با مدل‌های بزرگ زبان
فریم‌ورک جدید تحلیل خطر برای مدلسازی کد توسط مدل‌های زبان بزرگ را معرفی می‌کند. این مطالعه به شناسایی ریسک‌های امنیتی و کیفیت کد خودکار می‌پردازد.
آموزش
هوش مصنوعی در عمل: انتشار مدل Vision Transformer با TensorFlow Serving
در این مطلب به بررسی نحوه انتشار مدل‌های بینایی الگوریتم Vision Transformer با استفاده از TensorFlow Serving در پلتفرم Hugging Face می‌پردازیم و مزایای آن را بررسی می‌کنیم.
پژوهش
هوش مصنوعی در عمل: Advantage Actor Critic (A2C) و کاربردهایش
مزیت A2C در هوش مصنوعی: یادگیری تقویتی با کاهش واریانس، بهبود عملکرد رباتیک در PyBullet، آموزش عملی، بهینه‌سازی مدل و کاهش هزینه اجرا و بازدهی بیشتر.
محصولات
هوش مصنوعی: DALL·E وارد فاز بیتای جدید، یک میلیون کاربر در صف انتظار
دلیل تقاضای عظیمی برای DALL·E: اپلیکیشن هوش مصنوعی با قابلیت تولید تصاویر، در فاز بای بالای آزمایشی است و میلیون‌ها کاربر در صف انتظار. بازتولید ماهانه کریت‌ها
پژوهش
هوش مصنوعی DALL·E 2: کاهش تعصب و افزایش تنوع در تصاویر انسان‌ها
OpenAI با معرفی تکنیک جدید در DALL·E 2، تعصب را کاهش و تصاویر انسان‌ها را به‌صورت دقیق‌تری بازنمایی تنوع جهانی می‌کند.
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 در هنر: فناوری DALL·E 2 چگونه خلاقیت را به اوج می‌رساند
DALL·E 2 با شرکت بیش از ۳۰۰۰ هنرمند از ۱۱۸ کشور، راه‌حلی نوین برای تمدید خلاقیت در هنر دیجیتال ارائه می‌دهد. این فناوری توانسته ویژگی‌های متعددی را در طراحی و تولید آثار هنری شفاف کند.