Што е компанија за вештачка интелигенција?

Што е компанија за вештачка интелигенција?

Краток одговор: Компанија за вештачка интелигенција е онаа чиј основен производ, вредност или конкурентска предност се потпира на вештачката интелигенција - отстранете ја вештачката интелигенција и понудата ќе пропадне или ќе стане драматично полоша. Ако вештачката интелигенција не успее утре, а вие сè уште можете да испорачате со табеларни пресметки или основен софтвер, веројатно сте овозможени од вештачката интелигенција, а не од вештачката интелигенција. Вистинските компании за вештачка интелигенција се разликуваат преку податоци, евалуација, распоредување и тесни итерациски јамки.

Клучни заклучоци:

Основна зависност : Ако отстранувањето на вештачката интелигенција го расипува производот, тогаш барате компанија за вештачка интелигенција.

Едноставен тест : Ако можете да куцате без вештачка интелигенција, веројатно имате овозможено вештачка интелигенција.

Оперативни сигнали : Тимовите што дискутираат за дрифт, множества евалуации, латентност и режими на дефекти имаат тенденција да ја работат најтешката работа.

Отпорност на злоупотреба : Изградете заштитни огради, планови за следење и враќање во првобитната состојба кога моделите ќе откажат.

Внимателност кон купувачите : Избегнувајте „перење“ на вештачка интелигенција со тоа што ќе барате механизми, метрики и јасно управување со податоците.

Што е компанија за вештачка интелигенција? Инфографик

„Компанијата за вештачка интелигенција“ се фрла толку слободно наоколу што ризикува да значи сè и ништо одеднаш. Еден стартап бара статус на вештачка интелигенција затоа што додал поле за автоматско дополнување. Друга компанија обучува модели, гради алатки, испорачува производи и распоредува во производствени средини… и сепак е ставена во иста кофа.

Значи, етикетата има потреба од поостри рабови. Разликата помеѓу бизнис базиран на вештачка интелигенција и стандарден бизнис со мала доза на машинско учење брзо се покажува откако ќе знаете што да барате.

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Како функционира зголемувањето на резолуцијата со вештачка интелигенција
Дознајте како моделите додаваат детали за јасно зголемување на сликите.

🔗 Како изгледа вештачкиот код
Погледнете примери за генериран код и како е структуриран.

🔗 Што е алгоритам за вештачка интелигенција
Разберете ги алгоритмите што ѝ помагаат на вештачката интелигенција да учи, да предвидува и да оптимизира.

🔗 Што е претходна обработка со вештачка интелигенција?
Откријте чекори што ги чистат, етикетираат и форматираат податоците за обука.

Што е компанија со вештачка интелигенција: чистата дефиниција што држи ✅

Практична дефиниција:

Компанија за вештачка интелигенција е бизнис чиј основен производ, вредност или конкурентска предност зависи од вештачката интелигенција - што значи дека ако ја отстраните вештачката интелигенција, „работата“ на компанијата пропаѓа или драматично се влошува. ( OECD , NIST AI RMF )

Не „користевме вештачка интелигенција еднаш на хакатон“. Не „додадовме четбот на страницата за контакт“. Повеќе како:

  • Производот е систем со вештачка интелигенција (или се напојува од еден систем од крај до крај) ( OECD )

  • Предноста на компанијата доаѓа од модели, податоци, евалуација и итерација ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )

  • Вештачката интелигенција не е карактеристика - тоа е моторот 🧠⚙️

Еве една лесна проверка на стомакот:

Замислете си дека вештачката интелигенција ќе пропадне утре. Ако клиентите сè уште ви плаќаат, а вие можете да се справувате со табеларни пресметки или основен софтвер, веројатно сте овозможени од вештачка интелигенција, а не од вештачка интелигенција.

И да, има заматена средна област. Како фотографија направена низ замаглен прозорец... не е баш одлична метафора, но ја сфаќате идејата 😄

Разликата помеѓу „компанија со вештачка интелигенција“ и „компанија овозможена со вештачка интелигенција“ (овој дел ги зачувува аргументите) 🥊

Повеќето современи бизниси користат некаква форма на вештачка интелигенција. Само тоа не ги прави компанија за вештачка интелигенција. ( ОЕСР )

Обично компанија за вештачка интелигенција:

  • Директно продава можности за вештачка интелигенција (модели, копилоти, интелигентна автоматизација)

  • Гради сопствени системи со вештачка интелигенција како основен производ

  • Има сериозен инженеринг, евалуација и распоредување со вештачка интелигенција како основна функција ( Google Cloud MLOps )

  • Континуирано учи од податоците и ги подобрува перформансите како клучна метрика 📈 ( Бела книга на Google MLOps )

Обично компанија со вештачка интелигенција:

  • Користи вештачка интелигенција интерно за намалување на трошоците, забрзување на работните процеси или подобрување на таргетирањето

  • Сè уште продава нешто друго (малопродажна стока, банкарски услуги, логистика, медиуми итн.)

  • Може да ја замени вештачката интелигенција со традиционален софтвер, а сепак да „биде свој“

Примери (генерички намерно, бидејќи дебатите за брендови се хоби за некои луѓе):

  • Банка која користи вештачка интелигенција за откривање измами - овозможена од вештачка интелигенција

  • Трговец на мало кој користи вештачка интелигенција за предвидување на залихите - овозможено со вештачка интелигенција

  • Компанија чиј производ е агент за поддршка на клиенти со вештачка интелигенција - веројатно компанија со вештачка интелигенција

  • Платформа за продажба на алатки за следење, евалуација и распоредување на модели - компанија за вештачка интелигенција (инфраструктура) ( Google Cloud MLOps )

Значи да… вашиот стоматолог можеби користи вештачка интелигенција за закажување потсетници. Тоа не ги прави компанија за вештачка интелигенција 😬🦷

Што прави една компанија за вештачка интелигенција да биде добра 🏗️

Не сите компании за вештачка интелигенција се изградени исто, а некои, всушност, се претежно вибрации и ризичен капитал. Добрата верзија на компанија за вештачка интелигенција има тенденција да споделува неколку карактеристики кои се појавуваат одново и одново:

  • Јасна одговорност за проблемот : тие решаваат специфична мака, а не „вештачка интелигенција за сè“

  • Мерливи резултати : точност, заштедено време, намалени трошоци, помалку грешки, поголема конверзија - изберете нешто и следете го ( NIST AI RMF )

  • Дисциплина на податоци : квалитетот на податоците, дозволите, управувањето и повратните јамки не се опционални ( NIST AI RMF )

  • Култура на евалуација : тие тестираат модели како возрасни - со реперни точки, екстремни случаи и мониторинг 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Реалност на распоредување : системот работи во неуредни секојдневни услови, не само во демонстрации

  • Одбранлива предност : податоци од доменот, дистрибуција, интеграција на работниот тек или сопствени алатки (не само „ние го нарекуваме API“)

Изненадувачки карактеристичен знак:

  • Ако тимот зборува за латентност, отстапување, множества евалуации, халуцинации и режими на дефекти , веројатно работи со вештачка интелигенција. ( IBM - отстапување на моделот , OpenAI - халуцинации , Google Cloud MLOps )

  • Ако најчесто зборуваат за „револуционизирање на синергијата со интелигентни вибрации“, па... знаете како е 😅

Табела за споредба: вообичаени „типови“ на компании за вештачка интелигенција и што продаваат 📊🤝

Подолу е прикажана брза, малку несовршена споредбена табела (како секојдневно работење). Цените се „типични стилови на цени“, а не точни бројки, бидејќи многу варираат.

Опција / „Тип“ Најдобра публика Цена (типична) Зошто функционира
Градител на модели на темели Програмери, претпријатија, сите… некако Големи договори базирани на употреба Силните општи модели стануваат платформа - слој „како оперативен систем“ ( цени на OpenAI API )
Вертикална апликација со вештачка интелигенција (правна, медицинска, финансиска, итн.) Тимови со специфични работни процеси Претплата + цена на седишта Ограничувањата на доменот го намалуваат хаосот; точноста може да скокне (кога е направено правилно)
Копилот на вештачка интелигенција за работа со знаење Продажба, поддршка, аналитичари, операции Месечно по корисник Брзо заштедува време, се интегрира во секојдневните алатки… лепливо кога е добро ( цени на Microsoft 365 Copilot )
MLOps / платформа за моделирање на операции Тимови со вештачка интелигенција во производство Претпријатиски договор (понекогаш болен) Мониторинг, распоредување, управување - несекси, но суштински ( Google Cloud MLOps )
Компанија за податоци + етикетирање Градители на модели, претпријатија По задача, по етикета, мешано Подобрите податоци изненадувачки често ги надминуваат „посложените модели“ ( MIT Sloan / Andrew Ng за вештачка интелигенција ориентирана кон податоци )
Edge AI / AI на уредот Хардвер + IoT, организации кои се грижат за приватноста Лиценцирање по уред Мала латентност + приватност; работи и офлајн (огромно) ( NVIDIA , IBM )
Консултантски услуги / Интегратор за вештачка интелигенција Организации кои не се базираат на вештачка интелигенција Засновани на проекти, задржувачи Се движи побрзо од внатрешното вработување - но во пракса зависи од талентот
Евалуација / Безбедносна алатка Модели за испорака на тимови Скалеста претплата Помага да се избегнат тивки неуспеси - и да, тоа е многу важно ( NIST AI RMF , OpenAI - халуцинации )

Забележете нешто. „Компанија со вештачка интелигенција“ може да означува многу различни бизниси. Некои продаваат модели. Некои продаваат лопати за креатори на модели. Некои продаваат готови производи. Иста етикета, сосема поинаква реалност.

Главните архетипови на компаниите за вештачка интелигенција (и што грешат) 🧩

Да одиме малку подлабоко, бидејќи тука луѓето се заплеткуваат.

1) Компании кои се први по модел 🧠

Овие модели градат или фино подесуваат. Нивната сила е обично:

  • истражувачки талент

  • оптимизација на пресметување

  • евалуација и итерациски јамки

  • инфраструктура за високо-перформансно опслужување ( бела книга на Google MLOps )

Честа грешка:

  • Тие претпоставуваат дека „подобар модел“ автоматски е еднакво на „подобар производ“.
    Но, не е така. Корисниците не купуваат модели, тие купуваат резултати.

2) Компании со вештачка интелигенција кои се први на производот 🧰

Овие вградуваат вештачка интелигенција во работниот тек. Тие победуваат преку:

  • дистрибуција

  • UX и интеграција

  • силни повратни јамки

  • сигурност повеќе од сурова интелигенција

Честа грешка:

  • Тие го потценуваат однесувањето на моделот во дивината. Вистинските корисници ќе го расипат вашиот систем на нови и креативни начини. Секојдневно.

3) Компании за инфраструктурна вештачка интелигенција ⚙️

Помислете на мониторинг, распоредување, управување, евалуација, оркестрација. Тие победуваат преку:

  • намалување на оперативната болка

  • управување со ризик

  • правејќи ја вештачката интелигенција повторувачка и безбедна ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )

Честа грешка:

  • Тие градат за напредни тимови и ги игнорираат сите други, а потоа се прашуваат зошто усвојувањето е бавно.

4) Компании за вештачка интелигенција ориентирани кон податоци 🗂️

Овие се фокусираат на канали за податоци, етикетирање, синтетички податоци и управување со податоци. Тие победуваат преку:

Честа грешка:

  • Тие претеруваат со тврдењето дека „податоците решаваат сè“. Податоците се моќни, но сепак ви треба добро моделирање и силно размислување за производот.

Што се крие во компанијата за вештачка интелигенција под хаубата: стекот, приближно 🧱

Ако ѕирнете зад завесата, повеќето вистински компании за вештачка интелигенција делат слична внатрешна структура. Не секогаш, но често.

Слој на податоци 📥

  • собирање и внесување

  • етикетирање или слаб надзор

  • приватност, дозволи, задржување

  • повратни јамки (корекции од корисници, резултати, човечки преглед) ( NIST AI RMF )

Модел слој 🧠

  • избор на основни модели (или обука од нула)

  • фино подесување, дестилација, брзо инженерство (да, сè уште се брои)

  • системи за пребарување (пребарување + рангирање + векторски бази на податоци) ( RAG труд (Lewis et al., 2020) , Oracle - векторски пребарување )

  • пакети за евалуација и тест сетови ( Google Cloud MLOps )

Слој на производот 🧑💻

  • UX што се справува со неизвесност (знаци на доверба, состојби на „преглед“)

  • заштитни огради (политика, одбивање, безбедно завршување) ( NIST AI RMF )

  • интеграција на работниот тек (е-пошта, CRM, документи, издавање билети итн.)

Оперативен слој 🛠️

И делот што никој не го рекламира:

  • човечки процеси - рецензенти, ескалација, обезбедување квалитет и канали за повратни информации од клиенти.
    Вештачката интелигенција не е „постави го и заборави го“. Таа е повеќе како градинарство. Или како да поседувате ракун како домашно милениче. Може да биде симпатична, но апсолутно ќе ви ја уништи кујната ако не гледате 😬🦝

Бизнис модели: како компаниите за вештачка интелигенција заработуваат пари 💸

Компаниите за вештачка интелигенција имаат тенденција да спаѓаат во неколку вообичаени форми на монетизација:

  • Врз основа на употреба (по барање, по токен, по минута, по слика, по задача) ( цени на OpenAI API , OpenAI - токени )

  • Претплати базирани на седишта (по корисник месечно) ( цени на Microsoft 365 Copilot )

  • Цени базирани на резултати (ретко, но моќно - се плаќа по конверзија или решен билет)

  • Договори за претпријатија (поддршка, усогласеност, SLA, распоредување по нарачка)

  • Лиценцирање (на уредот, вградено, OEM стил) ( NVIDIA )

Тензија со која се соочуваат многу компании за вештачка интелигенција:

  • Клиентите сакаат предвидливо трошење 😌

  • Трошоците за вештачка интелигенција може да варираат во зависност од употребата и изборот на модел 😵

Значи, добрите компании за вештачка интелигенција стануваат многу добри во:

  • насочување на задачи кон поевтини модели кога е можно

  • резултати од кеширање

  • барања за групно составување

  • контролирање на големината на контекстот

  • дизајнирање на UX што ги обесхрабрува „бесконечните брзи спирали“ (сите сме го направиле тоа…)

Прашањето на ровот: што ја прави компанијата за вештачка интелигенција одбранлива 🏰

Ова е најинтересниот дел. Многу луѓе претпоставуваат дека ровот е „нашиот модел е подобар“. Понекогаш е така, но често… не.

Заеднички одбранливи предности:

  • Сопственички податоци (особено специфични за доменот)

  • Дистрибуција (вградена во работен тек во кој корисниците веќе живеат)

  • Трошоци за префрлување (интеграции, промени во процесите, тимски навики)

  • Доверба во брендот (особено за домени со висок ризик)

  • Оперативна извонредност (испорачањето на сигурна вештачка интелигенција на големо е тешко) ( Google Cloud MLOps )

  • Системи „човек во јамка“ (хибридните решенија можат да ја надминат чистата автоматизација) ( NIST AI RMF , Закон за вештачка интелигенција на ЕУ - човечки надзор (член 14) )

Малку непријатна вистина:
Две компании можат да го користат истиот основен модел, а сепак да имаат многу различни резултати. Разликата е обично сè околу моделот - дизајнот на производот, евалуациите, циклусите на податоци и начинот на кој се справуваат со грешките.

Како да се забележи перење на вештачка интелигенција (т.е. „додадовме сјај и го нарековме интелигенција“) 🚩

Ако оценувате што претставува компанија за вештачка интелигенција, внимавајте на овие црвени знамиња:

  • Не е опишана јасна способност за вештачка интелигенција : многу маркетинг, нема механизам

  • Демо магија : импресивна демо верзија, без споменување на рабни куќишта

  • Нема приказна за евалуација : не можат да објаснат како ја тестираат сигурноста ( Google Cloud MLOps )

  • Одговори на податоци со брановидна рака : нејасно од каде доаѓаат податоците или како се управува со нив ( NIST AI RMF )

  • Нема план за следење : се однесуваат како моделите да не отстапуваат ( IBM - Отстапување на моделот )

  • Тие не можат да ги објаснат начините на дефект : сè е „близу совршено“ (ништо не е) ( OpenAI - халуцинации )

Зелени знамиња (смирувачката спротивност) ✅:

Ако градите една: практична листа за проверка за да станете компанија за вештачка интелигенција 🧠📝

Ако се обидувате да преминете од „компанија овозможена со вештачка интелигенција“ во „компанија со вештачка интелигенција“, еве еден функционален пат:

  • Започнете со еден работен тек што им штети на луѓето доволно за да платат за да го поправат

  • Резултати од инструментот рано (пред да се скалирате)

  • Изградете сет за евалуација од реални кориснички случаи ( Google Cloud MLOps )

  • Додајте повратни информации од првиот ден

  • Направете ги заштитните огради дел од дизајнот, а не дополнителна мисла ( NIST AI RMF )

  • Не преградувајте - испорачувајте тесен клин што е сигурен

  • Третирајте го распоредувањето како производ, а не како последен чекор ( Google Cloud MLOps )

Исто така, контраинтуитивен совет што функционира:

  • Поминете повеќе време за тоа што се случува кога вештачката интелигенција греши отколку кога е во право.
    Тука се добива или губи довербата. ( NIST AI RMF )

Заклучок 🧠✨

Значи… што претставува една компанија за вештачка интелигенција се сведува на едноставен 'рбет:

Тоа е компанија каде што вештачката интелигенција е моторот , а не декорацијата. Ако ја отстраните вештачката интелигенција и производот престане да има смисла (или ја изгуби својата предност), веројатно гледате во вистинска компанија за вештачка интелигенција. Ако вештачката интелигенција е само една алатка меѓу многуте, поточно е да се нарече овозможена од вештачка интелигенција.

И обете се во ред. На светот му се потребни обете. Но, етикетата е важна кога инвестирате, вработувате, купувате софтвер или се обидувате да откриете дали ви се продава робот или картонска слика со очудувачки очи 🤖👀

Најчесто поставувани прашања

Што се смета за компанија со вештачка интелигенција наспроти компанија овозможена со вештачка интелигенција?

Компанија со вештачка интелигенција е компанија каде што основниот производ, вредноста или конкурентската предност зависат од вештачката интелигенција - отстранете ја вештачката интелигенција и понудата ќе пропадне или ќе стане драматично полоша. Компанија овозможена од вештачка интелигенција користи вештачка интелигенција за зајакнување на операциите (како што се предвидување или откривање на измами), но сепак продава нешто фундаментално не е вештачка интелигенција. Едноставен тест: ако вештачката интелигенција не успее утре, а вие сè уште можете да функционирате со основен софтвер, веројатно сте овозможени од вештачка интелигенција.

Како можам брзо да препознаам дали еден бизнис е навистина компанија за вештачка интелигенција?

Размислете што ќе се случи ако вештачката интелигенција престане да работи. Ако клиентите сè уште плаќаат, а бизнисот може да се справува со табеларни пресметки или традиционален софтвер, веројатно не е AI-мајчин. Вистинските компании за вештачка интелигенција исто така имаат тенденција да зборуваат со конкретни оперативни термини: евалуациски сетови, латентност, отстапување, халуцинации, следење и начини на неуспех. Ако сè е маркетинг, а нема механизам, тоа е црвено знаме.

Дали мора да го обучите сопствениот модел за да бидете компанија за вештачка интелигенција?

Не. Многу компании за вештачка интелигенција градат силни производи врз основа на постојните модели и сè уште се квалификуваат како AI-native кога вештачката интелигенција е моторот на производот. Она што е важно е дали моделите, податоците, евалуацијата и итерациските јамки ги поттикнуваат перформансите и диференцијацијата. Сопственичките податоци, интеграцијата на работниот тек и ригорозната евалуација можат да создадат вистинска предност дури и без обука од нула.

Кои се главните видови компании за вештачка интелигенција и како се разликуваат?

Вообичаените типови вклучуваат креатори на основни модели, вертикални апликации за вештачка интелигенција (како правни или медицински алатки), копилоти за работа со знаење, платформи за MLOps/моделни операции, бизниси за податоци и етикетирање, вештачка интелигенција на edge/на уредот, консултантски куќи/интегратори и добавувачи на алатки за евалуација/безбедност. Сите тие можат да бидат „компании за вештачка интелигенција“, но продаваат многу различни работи: модели, готови производи или инфраструктура што ја прави вештачката интелигенција во производството сигурна и управлива.

Како изгледа типичниот стек на компании за вештачка интелигенција под хаубата?

Многу компании за вештачка интелигенција делат еден груб систем: слој на податоци (собирање, етикетирање, управување, повратни јамки), слој на модел (избор на основен модел, фино подесување, RAG/векторско пребарување, пакети за евалуација), слој на производ (UX за неизвесност, заштитни огради, интеграција на работниот тек) и слој на оперативни процеси (мониторинг за отстапувања, одговор на инциденти, контрола на трошоци, ревизии). Човечките процеси - рецензенти, ескалација, QA - често се негламурозен ‘рбет.

Кои метрики покажуваат дека компанијата за вештачка интелигенција работи „вистинска работа“, а не само демонстрации?

Посилен сигнал се мерливите резултати поврзани со производот: точност, заштедено време, намалени трошоци, помалку грешки или поголема конверзија - во комбинација со јасен метод за евалуација и следење на тие метрики. Вистинските тимови градат реперни точки, тестираат случаи на предност и ги следат перформансите по имплементацијата. Тие исто така планираат кога моделот е погрешен, а не само кога е точен, бидејќи довербата зависи од справувањето со грешки.

Како компаниите за вештачка интелигенција обично заработуваат пари и на кои ценовни стапици треба да внимаваат купувачите?

Вообичаените модели вклучуваат цени базирани на употреба (по барање/токен/задача), претплати базирани на седиште, цени базирани на резултати (поретко), корпоративни договори со SLA и лиценцирање за вградена или на уредот вештачка интелигенција. Клучна тензија е предвидливоста: клиентите сакаат стабилни трошоци, додека трошоците за вештачка интелигенција можат да се менуваат со употребата и изборот на модел. Силните добавувачи го управуваат ова со насочување кон поевтини модели, кеширање, групирање и контролирање на големината на контекстот.

Што ја прави компанијата за вештачка интелигенција одбранлива ако сите можат да користат слични модели?

Честопати, ровот не е само „подобар модел“. Одбранбеноста може да дојде од сопственички податоци за доменот, дистрибуција во рамките на работен тек во кој корисниците веќе живеат, трошоци за префрлување од интеграции и навики, доверба во брендот во области со висок ризик и оперативна извонредност во испораката на сигурна вештачка интелигенција. Системите „човек во јамка“ исто така можат да ја надминат чистата автоматизација. Два тима можат да го користат истиот модел и да добијат многу различни резултати врз основа на сè околу него.

Како да забележам „пробивање“ на вештачката интелигенција при оценување на добавувач или стартап?

Внимавајте на нејасни тврдења без јасна способност за вештачка интелигенција, „демонстративна магија“ без екстремни случаи и неможност за објаснување на евалуацијата, управувањето со податоци, следењето или начините на неуспех. Премногу самоуверени тврдења како „близу совршено“ се уште еден предупредувачки знак. Зелените знамиња вклучуваат транспарентно мерење, јасни ограничувања, планови за следење на отстапувања и добро дефинирани патеки за човечки преглед или ескалација. Компанија која може да каже „ние не го правиме тоа“ често е посигурна од онаа што ветува сè.

Референци

  1. ОЕЦД - oecd.ai

  2. ОЕЦД - oecd.org

  3. Национален институт за стандарди и технологија (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. Прирачник за рамката за управување со ризици од вештачка интелигенција на NIST (AI RMF) - Мерки - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Континуирани процеси на испорака и автоматизација во машинското учење - google.com

  6. Google - Водич за практичари за MLOps (Бела книга) - google.com

  7. Google Cloud - Што е MLOps? - google.com

  8. Datadog - Најдобри практики за рамка за евалуација на LLM - datadoghq.com

  9. IBM - Моделно поместување - ibm.com

  10. OpenAI - Зошто јазичните модели халуцинираат - openai.com

  11. OpenAI - цени на API - openai.com

  12. Центар за помош на OpenAI - Што се токени и како да се бројат - openai.com

  13. Microsoft - Цени за Microsoft 365 Copilot - microsoft.com

  14. MIT Sloan School of Management - Зошто е време за вештачка интелигенција ориентирана кон податоци - mit.edu

  15. NVIDIA - Што е edge AI? - nvidia.com

  16. IBM - Edge наспроти cloud AI - ibm.com

  17. Uber - Подигање на летвата за безбедност во имплементацијата на моделите за машинско учење - uber.com

  18. Меѓународна организација за стандардизација (ISO) - преглед на ISO/IEC 42001 - iso.org

  19. arXiv - Генерирање со зголемено пребарување за задачи за НЛП интензивно знаење (Луис и др., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Пребарување на вектори - oracle.com

  21. Закон за вештачка интелигенција (ЕУ) - Човечки надзор (член 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Европска комисија - Регулаторна рамка за вештачка интелигенција (преглед на Законот за вештачка интелигенција) - europa.eu

  23. Јутјуб - youtube.com

  24. Продавница за AI Assistant - Како функционира зголемувањето на резолуцијата со AI - aiasssistantstore.com

  25. Продавница за AI Assistant - Како изгледа AI кодот - aiasssistantstore.com

  26. Продавница за асистенти со вештачка интелигенција - Што е алгоритам со вештачка интелигенција - aiasssistantstore.com

  27. Продавница за AI Assistant - Што е претходна обработка на AI - aiasssistantstore.com

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас

Назад кон блогот