ავარჯიშეთ თქვენი პირველი ოფლაინ Decision Transformer მოდელი: როგორ აამუშავოთ Half-Cheetah
ეს სტატია გთავაზობთ დეტალურ სახელმძღვანელოს, თუ როგორ უნდა ავარჯიშოთ თქვენი პირველი ოფლაინ Decision Transformer მოდელი ნულიდან. ის განმარტავს Decision Transformer-ის ძირითად კონცეფციას, რომელიც აძლიერებს სწავლის პრობლემას პირობით-თანმიმდევრობის მოდელირების ამოცანად გარდაქმნის გზით, რათა წარმოქმნას მომავალი ქმედებები სასურველი შედეგების, წარსული მდგომარეობებისა და ქმედებების საფუძველზე. გაკვეთილი ფოკუსირებულია ოფლაინ მიდგომაზე, Google Colab-ის, 🤗 Trainer-ის და სპეციალური მონაცემთა კოლატორის გამოყ
Hugging Face-ი და AMD ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას AMD Instinct MI300 GPU-ების ინტეგრაციით აძლიერებენ
Hugging Face-ი და AMD აცხადებენ თანამშრომლობის გაფართოებას უახლესი თაობის AMD Instinct MI300 GPU სერვერების Hugging Face პლატფორმაში სრულფასოვანი ინტეგრაციის მიზნით. ეს ნაბიჯი დეველოპერებს საშუალებას მისცემს, მარტივად განათავსონ და მაქსიმალური წარმადობით გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, კოდის შეცვლის გარეშე, ადგილობრივი გარემოდან დაწყებული Azure-ის საწარმოო ვირტუალურ მანქანებამდე. ინტეგრაცია მოიცავს CI/CD-ის გაუმჯობესებას, TGI-ის (text-generation-inference) ოპტიმიზაციას Meta Llama ოჯახი
Hugging Face TGI: LLM-ების წარმადობის ოპტიმიზაცია და ბენჩმარკინგი
სტატია განმარტავს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ფუნდამენტურ არაეფექტურობას და წარმოაჩენს Hugging Face-ის Text Generation Inference (TGI) სერვერს, როგორც ინსტრუმენტს უახლესი ოპტიმიზაციის ტექნიკების დასანერგად. ის ხაზს უსვამს ბენჩმარკინგის მნიშვნელობას სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებისთვის, როგორიცაა RAG და ჩატბოტები, და განმარტავს ლატენტურობისა და გამტარუნარიანობის, როგორც ორთოგონალური მეტრიკების, როლს. ავტორი გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება TGI ბენჩმარკინგის ინსტრუმენტის გამოყენება Hugging Face
მანქანური სწავლება Elixir-ში: ახალი შესაძლებლობები Bumblebee-სთან ერთად
Elixir-ის ეკოსისტემაში მანქანური სწავლების მხარდაჭერა მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა ისეთი პროექტების წყალობით, როგორებიცაა Nx, Axon, Explorer და, განსაკუთრებით, Bumblebee. Livebook პლატფორმაში ინტეგრირებული „Smart cells“-ის მეშვეობით, დეველოპერებს შეუძლიათ ნერვული ქსელების ამოცანების სწრაფად ინტეგრირება. Erlang ვირტუალური მანქანის კონკურენტულობისა და დისტრიბუციის წყალობით, ეს მოდელები ადვილად ინტეგრირდება არსებულ Elixir აპლიკაციებში, როგორიცაა Phoenix, Broadway და Nerves, და კომპილირდება როგორც CPU-
„ჯენერალ გალაქტიკი“: სტარტაპი, რომელიც კოსმოსში „წყლის საწვავის“ ერას იწყებს
სტარტაპი „ჯენერალ გალაქტიკი“ (General Galactic), რომელსაც ორი ახალგაზრდა ინჟინერი ხელმძღვანელობს, წყლის სარაკეტო საწვავად გარდაქმნის ინოვაციურ სისტემას ავითარებს, როგორც ქიმიური, ისე ელექტრული ძრავებისთვის. ეს ინიციატივა მიზნად ისახავს კოსმოსური კვლევების მრავალწლიანი ლოგისტიკური პრობლემის – ციურ სხეულებზე რესურსების ხელმისაწვდომობის შესახებ დაუდასტურებელი ვარაუდების – გადაწყვეტას და აშშ-ის თანამგზავრების მანევრულობის მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას, რაც გადამწყვეტია კოსმოსში მზარდი გეოპოლიტიკური დაძ
წყალი, როგორც კოსმოსური საწვავი: სტარტაპი „General Galactic“ მარსის „ბენზინგასამართი სადგურის“ შექმნას გეგმავს
სტარტაპი „General Galactic“, რომელსაც ორი ახალგაზრდა ინჟინერი ხელმძღვანელობს, მიზნად ისახავს, წყალი სარაკეტო საწვავად გადააქციოს და ამით რევოლუცია მოახდინოს კოსმოსურ მოგზაურობაში. ამ შემოდგომაზე კომპანია 1,100 ფუნტის (დაახლოებით 500 კგ) წონის თანამგზავრს გაუშვებს, რომელიც ორბიტაზე მხოლოდ წყალს გამოიყენებს ამძრავად. ეს ინიციატივა არა მხოლოდ ხელს შეუწყობს კოსმოსის ღრმა შესწავლას, არამედ ამერიკული თანამგზავრების მანევრულობასაც გაზრდის, რაც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია კოსმოსში კონფლიქტის მზარდი შესაძლ
General Motors-ი ბატარეის ინოვაციების წამყვანი ძალა: ლაბორატორიიდან კომერციალიზაციამდე
General Motors-ის (GM) ბატარეების, ამძრავის სისტემებისა და მდგრადობის ვიცე-პრეზიდენტის, კურტ კელტის განცხადებით, ბატარეის ინოვაციები რევოლუციას ახდენს მობილობისა და ენერგეტიკულ სისტემებში. MIT ენერგეტიკული ინიციატივის (MITEI) კოლოკვიუმზე კელტიმ ისაუბრა GM-ის მიდგომაზე, რომელიც მიზნად ისახავს ახალი თაობის ბატარეის ტექნოლოგიების ლაბორატორიიდან კომერციალიზაციამდე მიტანას. ძირითადი აქცენტი კეთდება ხელმისაწვდომობის გაუმჯობესებაზე, ბატარეის მუშაობის მაჩვენებლების გაზრდაზე (დატენვის სიჩქარე, ენერგიის ს
AI ძიების რევოლუცია: Microsoft-ის სტრატეგიები წარმატებისთვის ახალ ეპოქაში
ხელოვნური ინტელექტის (AI) განვითარებასთან ერთად, ძიების ლანდშაფტი რადიკალურად იცვლება. Microsoft-ის უახლესი მეგზური გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა მოვახდინოთ კონტენტის ოპტიმიზაცია AI ასისტენტების მიერ რეკომენდაციისთვის, ტრადიციული SEO-დან AEO (Agentic Engine Optimization) და GEO (Generative Engine Optimization) მიმართულებით.