模型关键词检索结果

NIST 发布 NIR-SORT 2.0:增强纺织原料识别的模型验证

NIST Releases NIR-SORT 2.0: Enhancing Model Validation for Textile Feedstock Identification

美国国家标准与技术研究院 (NIST) 发布了 NIR-SORT 2.0,这是其光谱织物表征数据集的重大技术扩展。此更新提供了对于

识别过度自信的大型语言模型的更好方法

A better method for identifying overconfident large language models

这种用于测量不确定性的新指标可以标记幻觉并帮助用户知道是否信任人工智能模型。

AVTOVAZ 开始生产新 SKM 品牌的商业模型

АВТОВАЗ начал производство коммерческих моделей нового бренда SKM

第一个是 M7 车型,有两个版本:全金属货车和多功能小型货车

为结果付费:通过基于绩效的模型重新思考非政府组织采购

Paying for Results: Rethinking NGO Procurement Through Performance-Based Models

构建稳健的信用评分模型(第 3 部分)

Building Robust Credit Scoring Models (Part 3)

使用 Python 处理借款人数据中的异常值和缺失值。构建稳健的信用评分模型(第 3 部分)一文首先出现在 Towards Data Science 上。

隆重推出 Nova Forge SDK,这是一种为企业 AI 定制 Nova 模型的无缝方式

Introducing Nova Forge SDK, a seamless way to customize Nova models for enterprise AI

今天,我们推出 Nova Forge SDK,使 LLM 定制变得容易,使团队能够充分利用语言模型的潜力,而无需面对依赖管理、图像选择和配方配置的挑战,并最终降低进入门槛。

两阶段障碍模型:预测零膨胀结果

Two-Stage Hurdle Models: Predicting Zero-Inflated Outcomes

为什么一个模型不能完成两项工作《两阶段障碍模型:预测零膨胀结果》一文首先出现在《迈向数据科学》上。

影子模型,无声的战争:人工智能竞赛变得更加神秘

Shadow Models, Silent Wars: The AI Race Just Got a Lot More Secretive

AI 世界刚刚发生了一些事情。你可能错过了。一个强大的新人工智能模型悄无声息地发布了。没有新闻发布会,没有首席执行官公告,什么都没有。它就这样……出现了。当开发人员开始探索新模型时,一些人确信正在发生一些特别的事情。一些人甚至猜测它可能与进展迅速的中国人工智能初创公司 DeepSeek 有关。事实尚不清楚,但后果可能会很大。这是每个人心中的问题:为什么有人会在没有归属的情况下发布如此强大的模型?这就是事情 [...]

3 个领先的人工智能模型认为高等教育中最脆弱的工作

What 3 Leading AI Models Say Are the Most Vulnerable Jobs in Higher Ed

3 个领先的人工智能模型所说的高等教育中最脆弱的工作 Edjdimaggio@upcea.eduWed, 03/18/2026 - 03:00 AMI 要求人工智能告诉我高等教育中的哪些工作在短期内最容易被取代。Byline(s)Ray Schroeder

为什么模型教学如此实惠?

Why is Model Teaching so Affordable?

教学是世界上最重要的职业之一。你们正在教育和帮助培养下一代公民。您通常是学生直系亲属之外第一个相信他们并推动他们成为最好的自己的成年人,并且您对确保您的学生取得成功负有重大责任。然而,基于你为学生提供的巨大价值,你从事的职业却很少给你应有的报酬。这篇文章《为什么模型教学如此实惠?》首先出现在模型教学上。

新的 AI 图像生成器的运行步骤比当今最佳模型少 10 倍 - 并且即将应用于智能手机和笔记本电脑

New AI image generator runs using 10 times fewer steps than today's best models — and it's coming to smartphones and laptops

研究人员开发了一种人工智能图像生成器,只需四个步骤即可生成图像,而不是数十个步骤。这可以直接为消费设备带来快速、私密的图像生成。

为什么物理人工智能需要更好的硬件,而不仅仅是更好的模型

Why Physical AI needs better hardware, not just better models

人工智能正在快速发展。大型语言模型可以在几秒钟内编写电子邮件、总结报告并生成软件代码。但是,当人工智能离开数字世界并进入物理世界时,进展速度急剧放缓。为什么?因为与现实世界交互比处理文本或图像要困难得多。机器人不仅需要智能,还需要智能。他们需要可靠的方式来触摸、抓握、推动和操纵物体。这就是物理人工智能发挥作用的地方。它揭示了一个重要的事实:机器人技术的未来将同样依赖于硬件设计和人工智能模型。

提高人工智能模型解释其预测的能力

Improving AI models’ ability to explain their predictions

麻省理工学院的研究人员开发了一种方法,通过从模型中提取学习概念来提高人工智能的可解释性,以实现更好的预测和清晰度。

可解释的人工智能:一种解释人工智能模型如何工作的方法

Explainable AI: A Way To Explain How Your AI Model Works

了解什么是可解释人工智能、哪些行业最常部署它,以及可解释人工智能如何帮助您的组织。Artykuł 可解释人工智能:一种解释人工智能模型如何工作的方法 pochodzi z serwisu DLabs.AI。

如何从“从头开始”训练视觉语言模型

How Vision Language Models Are Trained from “Scratch”

深入探讨如何微调纯文本语言模型以*查看*图像如何从“从头开始”训练视觉语言模型一文首先出现在《走向数据科学》上。

适合初学者的最佳模型火箭套装

Best model rocket sets for beginners

这里有一些最好的火箭模型套件,适合那些倒计时第一次发射的人。

研究人员设计了一种开创性药物,能够逆转动物模型中阿尔茨海默病的认知能力下降

Researchers design a pioneering drug capable of reversing cognitive decline in Alzheimer's disease in animal models

Clarifai 12.2:用于模型部署的三命令 CLI 工作流程

Clarifai 12.2: Three-Command CLI Workflow for Model Deployment

Clarifai 12.2 引入了用于模型部署的三命令 CLI 工作流程。通过自动 GPU 选择和基础设施配置进行初始化、本地测试并部署到生产环境。