Building Inclusive AI for India: Shaip’s Role in Project Vaani
在一个像印度一样在文化上多样化和语言上丰富的国家，建立包容性的AI始于收集代表，高质量的数据集。这就是Vaani项目背后的愿景，这是由Artpark，Iisc Bengaluru和Google领导的大规模开放式倡议和Google，旨在表达每种印度语言和方言。雄心勃勃的目标？收集150,000多个小时的演讲[…]
The Importance of Doctor-Patient Conversations in Healthcare
我们知道，医生和患者之间的适当沟通可以将诊断延迟减少30％，并将治疗依从性提高高达25％。这些惊人的数字使我们想起了适当对话在医疗保健提供中的重要性。尽管这些对话构成了医学实践的基础石，但它们缺乏[…]
The Role of Multimodal Medical Datasets in Advancing AI Research
您知道合并多种医学数据的AI模型可以使重症监护效果的预测准确性在单模式方法上提高12％或更多吗？这种非凡的财产正在改变医疗保健决策，以使看护者能够制定更明智的诊断和治疗时间表。人工智能在医疗保健中的影响继续改变整体[…]
The Role of NLP in Insurance Fraud Detection and Prevention
我们目睹了一个欺诈者也正在使用AI的时代。这使用户很难检测到可疑活动。欺诈行为耗资数十亿美元，估计表明仅美国人就造成了3000亿美元以上的赔偿金。这是自然语言处理的地方，允许保险公司和[…]
Shaip Expands Availability of High-Quality Healthcare Data throughPartnership with Protege
肯塔基州路易斯维尔和美国纽约，纽约，2025年3月4日：Shaip是AI驱动数据解决方案的全球领导者，宣布通过Protege培训数据平台宣布了其广泛的电子健康记录（EHR）和医生命令语音数据集的可用性。通过使其精心策划的数据集在Protege平台上可用，Shaip启用了AI […]
What is Anti-Spoofing and Its Techniques for Liveness Detection in Face Recognition?
面部识别已成为智能手机身份验证，银行业和监视的当前安全系统的关键支柱。但是，随着面部识别的应用越来越多，欺骗攻击的可能性上升，冒险者使用人工生物识别输入来绕过面部识别系统。反欺骗技术已成为[…]
Top NLP Trends to Look After in 2025
如果您活跃在AI空间中，则必须熟悉代表自然语言处理的NLP。 NLP正在改变机器可以与人类语言互动和理解的方式。这是一笔巨大的交易，尤其是在印度等地区，那里有20多种官方语言和19,000多种方言。通过利用NLP，[…]
What are the Top Multimodal AI Applications and Use Cases?
多模式AI从文本，图片，音频和视频等各种资源等不同资源中汇集了知识，从而能够为给定场景提供更丰富，更透彻的见解。从这个意义上讲，该方法与仅关注一种类型数据的旧模型不同。混合不同的数据流提供了多模式AI和[…]
What is RAFT? RAG + Fine-Tuning
简单来说，检索增强微调 (RAFT) 是一种先进的 AI 技术，其中检索增强生成与微调相结合，以增强大型语言模型针对特定领域特定应用的生成响应。它允许大型语言模型提供更准确、上下文相关且稳健的结果，尤其是针对目标行业 […]
What are Large Multimodal Models (LMMs)?
大型多模态模型 (LMM) 是人工智能 (AI) 的一场革命。与在单一数据环境（例如文本、图像或音频）中运行的传统 AI 模型不同，LMM 能够同时创建和处理多种模态。因此，可以生成具有情境感知多媒体信息的输出。本文的目的是解开 […]
Optimizing RAG with Better Data and Prompts
RAG（检索增强生成）是一种最新方法，可以高效地增强 LLM，结合了生成能力和实时数据检索。RAG 允许给定的 AI 驱动系统生成准确、相关且由数据丰富的上下文输出，从而使它们比纯 LLM 更具优势。RAG 优化是一种整体方法，[…]
RAG vs. Fine-Tuning: Which One Suits Your LLM?
大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-4 和 Llama 3）已经影响了 AI 领域，并在从客户服务到内容生成的各个方面都表现出色。但是，根据特定需求调整这些模型通常意味着在两种强大的技术之间进行选择：检索增强生成 (RAG) 和微调。虽然这两种方法都增强了 LLM，但它们针对不同的[…]
Revolutionizing AI with Multimodal Large Language Models (MLLMs)
假设你有一份 X 光检查报告，你需要了解自己受了什么伤。一种选择是去看医生，理想情况下你应该去看医生，但出于某种原因，如果你不能去看医生，你可以使用多模态大型语言模型 (MLLM)，它将处理你的 X 光扫描并准确地告诉你你受了什么伤 […]
Golden Datasets: The Foundation of Reliable AI Systems
AI 中的黄金数据集是指您可以用来训练 AI 系统的最纯净、质量最高的数据集。作为最高标准的数据集，黄金数据集通常被称为“地面实况数据集”，并为 AI 系统提供基准。“黄金数据集”一词之所以流行 […]
Real-World Data vs. Synthetic Data: Unraveling the Future of AI
一旦进入 AI 领域，您就会经常遇到“合成数据”这一术语。简单来说，合成数据是人工生成的数据，旨在复制现实世界的数据。另一方面，人类生成的数据是传统数据，由人类收集，可以是社交媒体互动等任何内容，[…]
What is the Use of AI in Telemedicine?
我们不再生活在需要去看医生进行基本检查和持续监测的时代，这一切都要归功于人工智能。虽然我们大多数人认为人工智能仅限于 ChatGPT，但人工智能的用例远远超出了文本生成，其中之一就是远程医疗。通过结合 […]
What is Text-to-Speech? – TTS Explained
想象一下，您可以用智能手机交谈，在开车时听别人朗读您最喜欢的文章，或者用完美的发音学习一门新语言——所有这些都无需人工干预。这就是文本转语音 (TTS) 技术的魔力。公司也在大力投资 TTS，尤其是在人工智能热潮之后。2023 年，TTS 市场价值 32 亿美元 […]
What is Medical Speech Recognition and How Does it Work?
想象一下这样一个世界：医生不再需要花费数小时来输入患者笔记，而是对着设备说话，然后看着他们说的话变成文本！这正是医疗语音识别正在发生的事情，这是医疗文档领域一项非常强大的技术创新。医疗语音识别旨在 [...]
