Внутри среды выполнения ИИ: PyTorch, C++, CUDA и не только.
Разберитесь в среде выполнения PyTorch, от внутренних механизмов C++ и CUDA до TorchScript и сред выполнения, генерируемых ИИ, таких как VibeTensor, для высокопроизводительного ИИ.
Питорч
Уровни мониторинга ИИ для LLM, агентов и безопасных операций
Изучите основные уровни наблюдаемости ИИ, чтобы сделать LLM-ы и агентов надежными, безопасными, экономически эффективными и соответствующими требованиям в реальных производственных условиях.
Создание языковых моделей с нуля: от токенов до локальных языковых моделей.
Разберитесь в сложных языковых моделях, от токенов до трансформеров, квантизации и локального выполнения, изложенных на понятном и практичном английском языке.
Microsoft Maia 200: новый собственный акселератор искусственного интеллекта, меняющий представление о вычислительных задачах в масштабе предприятия.
Maia 200 — это новый чип Microsoft собственной разработки для быстрого и эффективного выполнения задач искусственного интеллекта в Azure, конкурирующий с Trainium и TPU и обладающий производительностью более 10 PFLOPS в режиме FP4.
Внедрение обучения с подкреплением: от теории к реальным системам.
Узнайте, как работает обучение с подкреплением, его алгоритмы, области применения, риски и как шаг за шагом внедрять обучение с подкреплением в реальные проекты.
Сбой в моделях ИИ в генеративном проектировании и инструментах обработки знаний.
Узнайте, как сбой в работе моделей ИИ влияет на инструменты генеративного проектирования, почему синтетические данные представляют риск и какие стратегии могут предотвратить их долговременную деградацию.
Искусственный интеллект на Python: библиотеки, области применения и инструменты.
Узнайте, как использовать Python для искусственного интеллекта: библиотеки, примеры, инструменты и реальные приложения объяснены четко и подробно.
Галлюцинации, вызванные искусственным интеллектом: почему умные модели до сих пор выдумывают всякое.
Узнайте, почему возникают галлюцинации, связанные с искусственным интеллектом, реальные примеры, связанные с ними риски и лучшие современные методы обнаружения и уменьшения их количества.
Платформы для оценки языковых моделей с открытым исходным кодом: объяснение
Откройте для себя ключевые платформы с открытым исходным кодом и корпоративные платформы для оценки, мониторинга и управления современными языковыми моделями и агентами LLM.