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  • Tensorflow Lite vs Pytorch Mobile
    Tensorflow Lite vs Pytorch Mobile
    최근의 기술 개발 및 기계 학습 세계에서는 더 이상 마이크로 클라우드가 아니라 모바일 장치에 제한되어 있습니다. 아시다시피, Tensorflow Lite와 Pytorch Mobile
    일체 포함 879 2025-03-14 11:24:12
  • 2025 년에 사용할 5 대 Genai 제품 - 분석 Vidhya
    2025 년에 사용할 5 대 Genai 제품 - 분석 Vidhya
    생성 인공 지능 (GENAI)은 2025 년 기술과 상호 작용하는 방식을 혁신 할 것입니다. Genai 지원 제품은 창의성과 지능을 여러 가지 방법으로 통합하여 삶을보다 쉽고 편리하게 만들고 있습니다. 가까운 시일 내에 우리는 아침에 일어나고 가상 어시스턴트는 하루의 여정을 준비 할뿐만 아니라 이메일을 작성하고 오늘의 뉴스를 요약 할 수 있습니다. 매우 매력적이지 않습니까? 이 기사는 2025 년 일상 생활을 바꿀 5 가지 주요 Genai 제품을 소개 할 것입니다. 탐험을 시작합시다! 목차 Genai 제품은 무엇입니까? Genai가 강화하는 최고의 제품 웨어러블 기기 Whoop 코치의 주요 기능 Ray-ban |. 메타 스마트 안경 Microsoft 백팩 인체 용 웨어러블
    일체 포함 990 2025-03-14 11:21:10
  • 2025 년에 볼 수있는 상위 5 개 생성 AI 주식
    2025 년에 볼 수있는 상위 5 개 생성 AI 주식
    2024 년 생성 AI 분야에서 놀라운 진전이 이루어졌다. OpenAI, Google 및 Anthropic과 같은 최고의 생성 AI 회사는 LLM (Large Language Model)의 연구 개발 및 개선을 이끌고 있습니다. NVIDIA와 같은 회사는 필요한 하드웨어 지원을 제공하여 생성 AI 혁명의 컴퓨팅 초석이되었습니다. 또한 이러한 LLM을 사용하면 자율 시스템을 구축하여 지능형 AI를 낳을 수 있습니다. 이 모든 것은 2024 년이 회사의 주가가 급증하는 데 반영됩니다. 생성 AI 사용자 및 주식 시장 투자자로서,이 주식을 포트폴리오에 추가하는 데 흥미로운 시간입니다. 이 기사는 큰 투자 기회를 가져올 수있는 5 개의 최상위 생성 AI 주식을 소개 할 것입니다. 목차 5 세대
    일체 포함 310 2025-03-14 11:13:08
  • Identity Presiving 이미지 애니메이션을위한 StableAnimator에 대한 안내
    Identity Presiving 이미지 애니메이션을위한 StableAnimator에 대한 안내
    이 안내서는 고 충실도의 정체성, 인간 이미지 애니메이션을 생성하기위한 최첨단 도구 인 StableAnimator를 설정하고 활용하기위한 포괄적 인 연습을 제공합니다. 초보자이든 숙련 된 사용자이든이 안내서 COV
    일체 포함 376 2025-03-14 11:00:17
  • AI 요원에 관한 10 대 리서치 논문 (2025)
    AI 요원에 관한 10 대 리서치 논문 (2025)
    이 기사는 인공 지능 분야 (AI) 요원을 크게 발전시킨 10 개의 영향력있는 연구 논문을 탐구합니다. 환경 내에서 인식, 추론, 행동 및 학습 할 수있는 AI 요원은 혁명을 일으키고 있습니다.
    일체 포함 368 2025-03-14 10:58:10
  • Paligemma 2 : 비전 언어 모델을 재정의합니다
    Paligemma 2 : 비전 언어 모델을 재정의합니다
    Paligemma의 힘 잠금 해제 2 : 비전 언어 모델 혁명 시각적 이해와 언어 처리를 완벽하게 혼합 한 모델을 상상해보십시오. Paligemma 2-고급 멀티 모달 작업을 위해 설계된 최첨단 비전 언어 모델입니다.
    일체 포함 330 2025-03-14 10:53:09
  • Google의 상위 6 개 AI 업데이트 -2024 랩 시트
    Google의 상위 6 개 AI 업데이트 -2024 랩 시트
    Google의 2024 AI 획기적인 혁신 : 1 년의 혁신 2024는 Google의 AI 기능에 대한 상당한 도약을 기록했습니다. 올해는 강력한 도구 제품군의 도입, 생산성, 창의성 및 AI 기능 향상을 보았습니다. t에서
    일체 포함 303 2025-03-14 10:52:09
  • Genai Ops 로드맵 : 마스터 LLMOPS 및 AgentOps로가는 길
    Genai Ops 로드맵 : 마스터 LLMOPS 및 AgentOps로가는 길
    생성 AI 운영 마스터 링 (Genai Ops) : 포괄적 인 로드맵 Genai OPS 전문가가 되려면 지식뿐만 아니라 그 지식을 효과적으로 적용 할 수있는 능력이 필요합니다. 이 로드맵은 구조화 된 학습 여행을 안내합니다.
    일체 포함 355 2025-03-14 10:40:10
  • 기계 학습의 힌지 손실은 무엇입니까?
    기계 학습의 힌지 손실은 무엇입니까?
    힌지 손실 : 특히 지원 벡터 머신 (SVMS) 내 분류 작업의 중요한 요소. 가까운 사람들을 처벌하거나 의사 결정 경계를 넘어서 예측 오류를 정량화합니다. 이것은 수업 사이의 강력한 마진에 중점을 둡니다
    일체 포함 416 2025-03-14 10:38:09
  • LLM을 미세 조정하기 위해 LORA를 사용하고 있습니까?
    LLM을 미세 조정하기 위해 LORA를 사용하고 있습니까?
    LORA (LOW RANK ADAPTIVE-ARXIV.org/abs/2106.09685)는 비용 효율적이고 미세 조정 된 대형 언어 모델 (LLM) 인 인기있는 기술입니다. 그러나 2024 년에 많은 새로운 매개 변수 효율적인 미세 조정 기술이 등장했으며 SVF, SVFT, Milora, Pissa, Lora-Xs? 깊이있게 다이빙합시다. 로라 Lora의 초기 통찰력은 미세 조정 모델의 모든 가중치가 과도하게 작동한다는 것입니다. 대신, Lora는 모델을 동결하고 작은 저급 어댑터 "행렬 한 쌍 만 훈련합니다. 보다
    일체 포함 939 2025-03-14 10:34:09
  • Windsurf vs Cursor AI : 코딩에 어떤 것이 더 낫습니까?
    Windsurf vs Cursor AI : 코딩에 어떤 것이 더 낫습니까?
    소프트웨어 개발의 AI 도구는 워크 플로를 간소화하고 생산성을 향상시키는 데 점점 더 필수적이되고 있습니다. Windsurf와 Cursor AI는 독특한 기능을 제공하는 두 가지 주목할만한 AI 기반 개발 환경입니다.
    일체 포함 195 2025-03-14 10:30:11
  • LLMS로 웹 스크래핑
    LLMS로 웹 스크래핑
    향상된 웹 스크래핑을 위해 LLM의 힘을 활용합니다 웹 스크래핑은 온라인 정보를 추출하는 데 중요한 기술로 남아 개발자가 다양한 도메인에서 데이터를 수집 할 수 있도록 강화합니다. 채팅과 같은 대형 언어 모델 (LLM)의 통합
    일체 포함 816 2025-03-14 10:29:08
  • 2025 년에 찾을 5 대의 AI 요원
    2025 년에 찾을 5 대의 AI 요원
    2025 년이 빠르게 다가 오면서 AI 요원은 복잡한 작업을 처리하고 의사 결정을 돕고 인간 및 시스템과 직관적으로 상호 작용함으로써 다양한 부문에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 자율 파트너는 고객 서비스를 변화시키고 있습니다
    일체 포함 335 2025-03-14 10:25:10
  • 2025 년 초보자를위한 상위 30 개의 기계 학습 프로젝트
    2025 년 초보자를위한 상위 30 개의 기계 학습 프로젝트
    머신 러닝 여정에 착수 : AI를 마스터하기위한 30 개의 프로젝트 알고리즘이 질병을 즉시 진단하고 자율 주행 자동차가 원활하게 탐색하는 미래를 상상해보십시오. 기술은 우리의 요구를 예상합니다. 이것은 공상 과학이 아닙니다. 기계 학습
    일체 포함 906 2025-03-14 10:22:08
  • 퍼즐 해결 벤치 마크에 대한 Andrej Karpathy
    퍼즐 해결 벤치 마크에 대한 Andrej Karpathy
    AI 개발 평가 : 퍼즐 솔루션 벤치 마크를 넘어서 AI 벤치 마크는 오랫동안 AI의 발전을 측정하는 표준이되어 시스템 기능을 평가하고 비교할 수있는 실질적인 방법을 제공했습니다. 그러나이 접근법이 실제로 AI 시스템을 평가하는 가장 좋은 방법입니까? Andrej Karpathy는 최근 X 플랫폼의 기사 에서이 접근법의 적절성에 의문을 제기했습니다. AI 시스템은 사전 정의 된 문제를 해결하는 데 능숙 해지지만 더 넓은 유용성과 적응성은 불확실합니다. 이것은 중요한 질문을 제기합니다. 우리는 AI의 진정한 잠재력을 방해하는 퍼즐 해결 벤치 마크에만 집중하고 있습니까? 나는 개인적 으로이 작은 퍼즐 벤치 마크에 대해 감기에 걸리지 않으며 다시 나중에 돌아온 것 같습니다.
    일체 포함 409 2025-03-14 10:09:11

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