Epoch AI Anleitung
Epoch AI ist ein multidisziplinäres Forschungsinstitut, das wichtige Trends und Fragen untersucht, die die Entwicklung und Regulierung künstlicher Intelligenz prägen werden.
Mehr anzeigenWie verwendet man Epoch AI
Forschung und Daten erkunden: Besuchen Sie die Epoch AI-Website unter epochai.org, um ihre veröffentlichten Forschungsberichte, Arbeiten, Modelle und Datenvisualisierungen zu KI-Trends und -Entwicklungen zu durchsuchen.
Das Machine Learning Trends Dashboard nutzen: Navigieren Sie zum Machine Learning Trends Dashboard, um wichtige Daten und Visualisierungen zu Trends in KI und maschinellem Lernen, die von Epoch AI gesammelt wurden, anzuzeigen.
Datensätze aufrufen: Gehen Sie zum Bereich 'Data on the Trajectory of AI', um auf Epoch AI's Datensätze zu maschinellem Lernen von 1950 bis heute zuzugreifen, die für Analysen verwendet werden können.
Forschungsarbeiten lesen: Lesen Sie Epoch AI's veröffentlichte Forschungsarbeiten, wie z.B. 'Revisiting Algorithmic Progress', um Einblicke in ihre Analyse des KI-Fortschritts und der Trends zu erhalten.
Für Updates anmelden: Melden Sie sich für Epoch AI's Newsletter an, um die neuesten Updates zu ihrer Forschung und Veröffentlichungen zu erhalten.
Bei der Forschung zusammenarbeiten: Für Forscher oder Organisationen, die an einer Zusammenarbeit interessiert sind, wenden Sie sich per E-Mail an Epoch AI unter [email protected], um über mögliche Projekte zu diskutieren, die ihrer Mission entsprechen.
Karrieremöglichkeiten erkunden: Schauen Sie im Karrierebereich ihrer Website vorbei, wenn Sie daran interessiert sind, als Teil des Epoch AI-Teams zu ihrer Forschung beizutragen.
Epoch AI FAQs
Epoch AI ist ein Forschungsinstitut, das Schlüsseltrends und Fragen untersucht, die die Entwicklung und Regulierung der künstlichen Intelligenz prägen. Sie erstellen Papiere, Berichte, Datensätze und Visualisierungen, um beweisbasierte Diskussionen über KI voranzutreiben.
Epoch AI Monatliche Traffic-Trends
Epoch AI verzeichnete einen 18,5%igen Anstieg der Besuche auf 92.883. Dieses Wachstum lässt sich auf die erweiterte Datenbank zurückführen, die jetzt biologische Sequenzmodelle enthält, welche auf Protein-, DNA- oder RNA-Sequenzen trainiert sind, sowie auf die deutliche Zunahme der Rechenleistungsnutzung für diese Modelle. Die Aufnahme bemerkenswerter Modelle wie xTrimoPGLM-100B zog vermutlich mehr Forscher und Entwickler an.
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