Перегляд: Stable Diffusion

Безпека ШІ: захищаємо великі мовні моделі від загроз Дізнайтеся про майбутнє захисту штучного інтелекту (AI). Розглянемо ключові загрози для великих мовних моделей (LLMs), як-от інєкції команд та витік даних. Ознайомтесь з методами захисту, включаючи проксі-підхід та AI для захисту AI. Поглиблено розберемо принцип захисту в глибину. Забезпечте безпеку вашого ШІ вже сьогодні! безпека ШІ LLM захист штучнийінтелект AI інформаційнабезпека

Майбутнє маркетингу: ШІ та мікро-аудиторії Дізнайтеся, як штучний інтелект (ШІ) переписує правила гри в маркетингу. Відійдіть від масового маркетингу та зосередьтеся на мікро-аудиторіях. Застосовуйте інструменти, як Perplexity Labs, для персоналізації та досягнення конкретних цілей. Ознайомтеся з ключовими кроками: створення ICP, ханти та кити.

Штучний інтелект майбутнього: огляд трендів, гравців та викликів Дізнайтеся про захопливий світ ШІ: аналіз лідерів відео, Midjourney, погляди Ілона Маска, скандали OpenAI, таємниці числа 27. Розбираємо емоції AI, проблеми самосвідомості, Neuralink, Світові моделі, філософію AGI та помилки штучного інтелекту. Огляд трендів та викликів, що формують майбутнє.

Штучний інтелект: Платити чи ні? Огляд ChatGPT, Gemini, Claude, Grock, Perplexity та Mistral Дізнайтеся, чи варто платити за платні підписки на штучний інтелект! Огляд шести ключових чат-ботів (ChatGPT, Gemini, Claude Pro, Grock, Perplexity, Mistral) з порівнянням цін, функцій та порадами щодо вибору. Розкриваємо, які з них пропонують найкраще співвідношення ціни та якості, а які варто використовувати безкоштовно. Оптимальний вибір для щоденного використання та професійних задач.

MCP сервери: Новий погляд на ШІ та спрощення розробки (Українською) Дізнайтеся про MCP сервери – як вони змінюють підхід до розробки додатків зі штучним інтелектом. Розбираємо механізм роботи, переваги та приклади використання. Огляд від Ліли Гарт! MCPсервери ШІ Розробка LLM AI

Creo 1: Огляд генеративної моделі ШІ – деталі, текстури та конкуренція з іншими гігантами. Безкоштовний інструмент для створення реалістичних зображень з акцентом на деталізацію. Порівняння з Idiogram та OpenAI. Огляд від Ліли Гарт.

Пошук в епоху штучного інтелекту: як стандартизація MCP змінює гру Дізнайтеся про майбутнє пошукових агентів та їхню трансформацію завдяки стандартизації. Розкриваємо роль пошуку в AI, проблеми сучасних інструментів (галюцинації, помилки) та революцію MCP (Model Context Protocol). Відкрийте для себе переваги MCP: уніфікований інтерфейс, plug-and-play підключення та підвищена надійність для успішних досліджень.

Велика гра параметрів: як LLM змінюють поле інтелекту Огляд мовних моделей (LLM) у світі ШІ: що таке великий розмір? Розмір LLM та його вимірювання параметрами, приклади моделей Mistral 7B, Llama 3, GPT-3. Вплив параметрів на продуктивність, можливості та витрати. MMLU тест та результати різних моделей. Яку модель обрати: велику чи малу? Застосування великих та малих моделей: кодування, робота з документами, ШІ на пристроях, узагальнення, чат-боти. Майбутнє ШІ та гонка параметрів.

Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAF): революція у LLM – як це працює та переваги Дізнайтеся про Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAF) – гібридний підхід, що поєднує fine-tuning та RAG для покращення LLM. Розкриваємо переваги: підвищена точність, прозорість, зменшення галюцинацій, масштабованість. Дізнайтеся про застосування RAF у корпоративних чат-ботах, юридичних документах, медицині, фінансовому аналізі. RAF LLM MachineLearning AI RAG FineTuning

Оновлення YouTube-каналу про ШІ: якісніший контент та глибше занурення в можливості штучного інтелекту. Дізнайтеся про створення агентів ШІ, готових до виробництва, та навчайтеся навичкам, що виходять за рамки інструментів!