Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Generative AI
Poznaj unijny Akt o Sztucznej Inteligencji – pierwsze na świecie kompleksowe rozporządzenie dotyczące AI. Dowiedz się, jak klasyfikuje systemy AI według poziomu ryzyka, ustanawia zasady nadzoru i wyznacza globalne standardy etycznej, przejrzystej i godnej zaufania sztucznej inteligencji.
DALL-E to seria modeli przekształcających tekst na obraz, opracowanych przez OpenAI, wykorzystujących deep learning do generowania cyfrowych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Dowiedz się o historii, zastosowaniach w sztuce, marketingu, edukacji oraz kwestiach etycznych.
DataRobot to kompleksowa platforma AI, która upraszcza tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego, czyniąc predykcyjne i generatywne AI dostępnymi dla użytkowników o każdym poziomie zaawansowania technicznego.
Generative Engine Optimization (GEO) to strategia optymalizowania treści pod kątem platform AI, takich jak ChatGPT i Bard, zapewniająca widoczność i prawidłową reprezentację w odpowiedziach generowanych przez AI.
Generatywna AI odnosi się do kategorii algorytmów sztucznej inteligencji, które potrafią generować nową treść, taką jak tekst, obrazy, muzyka, kod czy wideo. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, generatywna AI tworzy oryginalne wyniki na podstawie danych, na których została wytrenowana, umożliwiając kreatywność i automatyzację w różnych branżach.
Generatywna Sieć Konkurencyjna (GAN) to struktura uczenia maszynowego złożona z dwóch sieci neuronowych — generatora i dyskryminatora — które rywalizują ze sobą, aby generować dane nieodróżnialne od prawdziwych. Wprowadzona przez Iana Goodfellowa w 2014 roku, GAN-y są szeroko stosowane do generowania obrazów, augmentacji danych, wykrywania anomalii i innych zastosowań.
Poznaj kluczowe różnice między generowaniem wspomaganym wyszukiwaniem (RAG) a generowaniem wspomaganym pamięcią podręczną (CAG) w AI. Dowiedz się, jak RAG dynamicznie pobiera informacje w czasie rzeczywistym, zapewniając elastyczne i dokładne odpowiedzi, podczas gdy CAG wykorzystuje wstępnie zapisane dane do szybkich i spójnych wyników. Sprawdź, które podejście najlepiej sprawdzi się w Twoim projekcie oraz poznaj praktyczne zastosowania, mocne strony i ograniczenia.
Inżynieria promptów to praktyka projektowania i udoskonalania poleceń dla generatywnych modeli AI w celu uzyskania optymalnych wyników. Obejmuje to tworzenie precyzyjnych i skutecznych promptów, które prowadzą AI do generowania tekstów, obrazów lub innych treści zgodnych z określonymi wymaganiami.
Odkryj zaskakujące sposoby, w jakie ludzie korzystają z AI w 2025 roku: od terapii i organizacji życia po odnajdywanie sensu – AI przestaje być tylko narzędziem produktywności, a staje się osobistym i emocjonalnym partnerem.
LangChain to otwartoźródłowy framework do tworzenia aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), usprawniający integrację zaawansowanych LLM-ów, takich jak GPT-3.5 i GPT-4 od OpenAI, z zewnętrznymi źródłami danych na potrzeby zaawansowanych aplikacji NLP.
Model Flux AI od Black Forest Labs to zaawansowany system generowania obrazów na podstawie tekstu, który przekształca polecenia w języku naturalnym w bardzo szczegółowe, fotorealistyczne obrazy, wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego.
Negatywny prompt w AI to polecenie, które instruuje modele, czego nie należy uwzględniać w generowanych wynikach. W przeciwieństwie do tradycyjnych promptów ukierunkowujących tworzenie treści, negatywne prompt określają elementy, style lub cechy do pominięcia, co pozwala doprecyzować rezultaty i zapewnić zgodność z preferencjami użytkownika, zwłaszcza w modelach generatywnych takich jak Stable Diffusion i Midjourney.
Opanuj promptowanie w modelach Stable Diffusion, by tworzyć wysokiej jakości obrazy generowane przez AI. Naucz się tworzyć skuteczne prompty, uwzględniając kluczowe elementy, takie jak temat, styl i rozdzielczość. Poznaj techniki iteracyjnego budowania promptów, negatywnych promptów i mieszania słów kluczowych, by osiągać optymalne rezultaty.
Poznaj przełomowy krok OpenAI w stronę sprzętu AI poprzez przejęcie io Jony’ego Ive’a za 6,5 mld dolarów, co otwiera drogę do innowacyjnych, bezekranowych urządzeń generatywnej AI, łączących światowej klasy wzornictwo z inteligentnymi, spersonalizowanymi doświadczeniami.
Stable Diffusion to zaawansowany model generowania obrazów na podstawie tekstu, który wykorzystuje uczenie głębokie do tworzenia wysokiej jakości, fotorealistycznych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Jako model latent diffusion stanowi przełom w generatywnej AI, efektywnie łącząc modele dyfuzji i uczenie maszynowe, by generować obrazy ściśle dopasowane do podanych promptów.
Poznaj najnowsze trendy finansowania AI w 2024 roku, w tym rosnące inwestycje, dominację gigantów technologicznych, rozwój generatywnej AI oraz wpływ startupów. Dowiedz się o największych transakcjach, inwestycjach sektorowych i wyzwaniach kształtujących krajobraz inwestycji w AI.
Trendy technologii AI obejmują obecne i pojawiające się osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe, duże modele językowe, możliwości multimodalne i generatywną AI, które kształtują branże i wpływają na przyszły rozwój technologiczny.
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) to technika uczenia maszynowego, która integruje ludzki wkład w celu ukierunkowania procesu trenowania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia ze wzmocnieniem, które opiera się wyłącznie na z góry zdefiniowanych sygnałach nagrody, RLHF wykorzystuje ludzkie oceny do kształtowania i udoskonalania zachowania modeli AI. Takie podejście sprawia, że AI jest lepiej dostosowana do wartości i preferencji człowieka, co czyni ją szczególnie przydatną w złożonych i subiektywnych zadaniach.
Poznaj Wan 2.1, otwartoźródłowy model generowania wideo AI od Alibaba. Dowiedz się, jak działa, odkryj jego potężne funkcje i skorzystaj z naszego przewodnika krok po kroku, aby uruchomić go lokalnie na własnej karcie GPU.
Dowiedz się, jak warsztaty generatywnej AI zapewniają praktyczną naukę, zamykają kluczowe luki kompetencyjne i przygotowują profesjonalistów oraz organizacje na przyszłość pracy w świecie napędzanym przez AI.
Poznaj podstawowe informacje o Writesonic. Szybki przegląd kluczowych funkcji, zalet i wad oraz alternatyw.
Wskaźniki adopcji AI wskazują procent organizacji, które włączyły sztuczną inteligencję do swoich operacji. Wskaźniki te różnią się w zależności od branż, regionów i wielkości firm, odzwierciedlając różnorodne zastosowania i wpływ technologii AI. Według badania McKinsey z 2024 roku, adopcja AI wzrosła do 72%, przy znaczącym udziale generatywnej AI.
Wyszukiwanie informacji wykorzystuje AI, NLP i uczenie maszynowe do efektywnego i dokładnego pozyskiwania danych spełniających wymagania użytkownika. Stanowiąc podstawę dla wyszukiwarek internetowych, bibliotek cyfrowych i rozwiązań korporacyjnych, IR mierzy się z wyzwaniami takimi jak dwuznaczność, stronniczość algorytmów czy skalowalność, a przyszłe trendy koncentrują się na generatywnej AI i głębokim uczeniu.
Załamanie modelu to zjawisko w sztucznej inteligencji, w którym wytrenowany model degraduje się z czasem, szczególnie gdy polega na danych syntetycznych lub generowanych przez AI. Prowadzi to do zmniejszenia różnorodności wyników, bezpiecznych odpowiedzi oraz ograniczonej zdolności do tworzenia kreatywnych lub oryginalnych treści.
Odkryj znaczenie i zastosowania Human in the Loop (HITL) w chatbotach AI, gdzie wiedza ekspertów poprawia systemy AI, zwiększając ich dokładność, standardy etyczne oraz satysfakcję użytkowników w różnych branżach.
