#模型訓練
9 篇文章
Pienso 推出無程式碼工具，助力 AI 模型訓練
AI 建模新工具 Pienso: 無需編碼的 AI 應用挑戰與機遇人工智慧（AI）在當今被寄予厚望，然而部署 AI 並沒有變得更容易。據悉，許多公司的 AI 專案仍停留在試點或概念證實階段。慢推廣的原因各異，但常被提及的挑戰包括資料管理、安全和計算資源等問題。根據 S&P Global 調查，約一半
聚焦 SambaNova：現在提供一攬子生成式人工智慧模型
人工智慧新聞透視：SambaNova 推出綜合 AI 模型套件 SambaNova 介紹最近，人工智慧晶片新創公司 SambaNova 宣布推出 Samba-1，這是一款針對企業客戶的全新產品，旨在解決文字改寫、編碼、語言翻譯等任務。SambaNova 自詡為「專家組合」的架構，實際上是一捆共包含 5
歐盟能提供支援 AI 新創以利用超級電腦進行模型訓練
歐盟擴大對人工智慧新創的支援，增加對超級電腦的利用計畫概要歐盟計畫支援本土人工智慧新創公司，提供它們在該區域超級電腦上進行模型訓練的處理能力。該計畫旨在加固 AI 新創公司對歐盟高效能運算（HPC）的利用，並設立「優秀中心」來支援開發專用 AI 算法並在歐盟超級電腦上執行。此舉旨在幫助這些新創公司競
OpenAI 與 Axel Springer 簽訂新聞授權協議加固模型訓練
OpenAI 與 Axel Springer 達成新聞授權協議提問摘要 OpenAI 與 Axel Springer 簽署了一項關於許可新聞用於模型訓練的協議。這樣的協議引發了有關公平使用和版權的爭議，也揭示了新聞機構與人工智慧技術供應商之間的緊張關係。這項協議對於新聞產業和人工智慧領域都有深遠的影響
資料、使用案例和訓練模型之間的關鍵連結
資料和模型的複雜世界：AI 和分析策略在金融服務和科技行業的重要性介紹在當今的市場中，AI 和分析策略對於金融服務公司而言至關重要，而這一切都歸結於資料。在一場 VB Spotlight 活動中，Envestnet | Yodlee 的資料科學和創新主管 Om Deshmukh、Enova 的 CT
IBM 推動 PyTorch 從模型訓練進一步躍進至 AI 推論
IBM 推動 PyTorch 為 AI 推論加速引言 IBM 正致力於推動機器學習框架 PyTorch 在 AI 推論方面的應用，該公司正在進行一系列開發專案，以使 PyTorch 能夠在推論領域中具有更廣泛的應用。當前 AI 推論技術軟體市場上有多家競爭者，其中無一能與英偉諾提供的 TRITON 推
機器學習模型能以有限的訓練資料產生可靠結果
機器學習模型即使只有有限的訓練資料也能產生可靠結果引言近期，劍橋大學和康奈爾大學的研究人員發現了一種能夠在現實世界的複雜方程中理解的機器學習模型的可靠性建立方法，且需要的訓練資料遠遠少於通常所期望的量。這項研究成果刊登在《美國國家科學院院刊》上，對於工程學和氣候模擬等應用領域，構建更具時間和成本效益
幫助電腦視覺和語言模型理解它們所看到的
幫助電腦視覺和語言模型理解所見的世界引言在過去幾年中，隨著人工智慧的發展，電腦視覺和語言模型在影象分析和自然語言處理方面取得了驚人的成果。然而這些模型在理解概念和場景中的物體屬性和排列方式方面仍然存在困難。為理解決這個問題，麻省理工學院的研究人員建立了一個合成資料集，用於改進機器學習模型對場景中概念
機器學習向全方位提問，智慧度更上層樓
機器學習能夠提問，使其更加智慧簡介杜克大學的生物醫學工程師們展示了一種顯著提高機器學習模型效果的新方法，只需使用部分可用資料。透過使用主動識別資料集中的空缺的算法，研究人員在某些情況下可以將準確性提高一倍以上。這種新方法可以更容易地幫助科學家識別和分類具有開發新藥物候選物和其他材料的特徵的分子。這項
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