The Hidden Dangers of Open-Source Data: It’s Time to Rethink Your AI Training Strategy
在人工智能快速发展的景观（AI）中，不可否认的是开源数据的魅力。它的可访问性和成本效益使其成为培训AI模型的有吸引力的选择。但是，在表面下方有很大的风险，可能会损害AI系统的完整性，安全性和合法性。本文深入研究了[…]
Human-in-the-Loop: How Human Expertise Enhances Generative AI
生成的AI彻底改变了内容创建，数据分析和决策过程。但是，如果没有人类的监督，这些系统就会产生错误，偏见或不道德的结果。输入人类界（HITL）方法 - 一个协作框架，人类智能可以补充机器学习，以确保更准确，道德和适应性的AI系统。了解人类（hitl）人类在循环中是指[…]
What an AI Training Data Collection Partner Does for AI: Accuracy, Fairness & Compliance
在人工智能（AI）的背景下，信息是用于培训和操作模型的构件。数据的多样性，质量和相关性直接影响AI系统的公平和精确性。但是收集此类数据并不是一件小事 - 它需要确保多样性，保持高标准并遵守法规。数据[…]
Grounding AI: Towards Intelligent, Stable Language Models
在人工智能中的人工智能中介绍人工智能，大型语言模型（LLM）已成为产生类似人类文本的强大工具。但是，这些输出并不总是准确或上下文适当的。这就是AI的基础 - 建立模型以改善事实和相关性。未接地的模型听起来很连贯[…]
Ambient Scribes in Healthcare: Rising with AI
通过智能的，AI驱动的抄写技术来转换临床文档！医疗和医疗保健行业正在迅速采用数字化转型，而人工智能处于最前沿。最具开创性的创新之一是环境抄写技术的出现，即以AI驱动的工具，可以通过积极聆听，转录和组织患者与提供者之间的互动来自动化临床文档[…]
How Speech-to-Text Transforms Medical Transcription
AI驱动的语音到文本正在以实时准确性和自动化来重新定义医疗保健文档。从手写笔记到自动化语音的文档，医学转录已经显着发展。语音到文本技术的实施使医生可以在工作中的命令下通过命令记录笔记，从而可以生成现场，但准确，自动化的医疗保健记录。医疗保健行业经历[…]
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[…]
