Публикации по теме 'ai'


Стартовый пакет ИИ  — полезные ссылки для разработки собственных моделей GPT
В этом посте я собрал полезные ресурсы, с которых можно начать собственное исследование ИИ. Я буду обновлять эту подборку по мере нахождения новых интересных ресурсов. ГОТОВЫЕ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ МОДЕЛИ И РАМКИ GPT4ALL — экосистема с открытым исходным кодом, предназначенная для обучения и развертывания мощных настраиваемых больших языковых моделей, которые работают локально на процессорах потребительского уровня. На этом сайте доступна куча моделей со сравнением результатов их..
Мы интегрировали DocArray с ElasticSearch!
НА ЭТОЙ НЕДЕЛЕ В JINA AI Мы интегрировали DocArray с Elasticsearch! Все о нашей последней интеграции, последнем запуске и последних событиях! Читайте дальше: Интеграция Elasticsearch с DocArray Наш новейший запуск: CLIP-as-service "Предстоящие События" Все новые функции Интеграция Elasticsearch с DocArray Теперь вы можете использовать наше надежное хранилище документов на базе Elasticsearch, чтобы получать вложения в мгновение ока! Посмотрите это в действии..
Как создать чат-бота с Kivy и Chatterbot
В этом сообщении блога я покажу вам, как создать простое приложение для чат-бота, используя Kivy и Chatterbot. Kivy — это среда Python с открытым исходным кодом для создания кроссплатформенных приложений с графическим интерфейсом . Chatterbot — это библиотека Python, которая позволяет легко генерировать автоматические ответы на основе набора предопределенных диалогов . Код Код приложения чат-бота состоит из двух файлов: main.py и chat.kv. Файл main.py содержит логику..
Я заставил ChatGPT воспроизводить себя
ChatGPT — это мощный чат-бот на базе искусственного интеллекта, созданный OpenAI, который чертовски впечатляет своими возможностями. Он может писать стихи, создавать рассказы, придумывать креативные идеи для маркетинговых кампаний и, как оказалось, он на удивление хорош в программировании. На самом деле, ChatGPT настолько хорош в программировании, что смог полностью воспроизвести себя. Вот как прошел разговор:
Дерево решений по трем различным моделям
Когда выполняется алгоритм искусственного интеллекта, требуется модель, которая наилучшим образом соответствует вашему набору данных, поэтому вы должны испытать использование различных моделей, которые помогут вам достичь оптимальной модели с меньшей суммой ошибок. Это то, что я получаю, чтобы начать работать с деревом, которое я собираюсь представить в этой статье. Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы найти алгоритм, который экономит нам время проб и ошибок на новых или..
Новатор в области биотехнологий Лин Кавас о том, как биомаркеры интегрируются с искусственным интеллектом и машинным обучением для решения…
Автор статьи Ханна Мэдисон Доктор. Лин Кавас, управляющий генеральный партнер Propel Bio Partners, показывает, как биомаркеры работают вместе с искусственным интеллектом и машинным обучением, чтобы смягчить ограничения и проблемы здравоохранения Искусственный интеллект (или ИИ) и машинное обучение (МО) (форма ИИ) становятся актуальными и важными в индустрии биотехнологий и наук о жизни. Возможности искусственного интеллекта являются неотъемлемой частью более точной диагностики,..
Создайте TigerGraph за 6 шагов с помощью анатомического сравнения
Аудитория: Нет знаний о том, как использовать TigerGraph. Начать работу с TigerGraph проще, чем вы думаете. Я поделюсь аналогией, которая сравнивает шаги по созданию решения TigerGraph с человеком, живущим своей жизнью. Хотя это, возможно, очень «тупая» версия, она рисует красивую картину. Я выбрал «тело», потому что оно есть у всех! Надеюсь, вы улыбнулись и вспомните, как построить график в TigerGraph. :-) В приведенном ниже примере я буду использовать пример графика..