Epoch AI Howto
Epoch AI adalah institusi penelitian multidisiplin yang menyelidiki tren dan pertanyaan kunci yang akan membentuk arah dan pengelolaan kecerdasan buatan.
Lihat Lebih BanyakCara Menggunakan Epoch AI
Jelajahi penelitian dan data: Kunjungi situs web Epoch AI di epochai.org untuk menjelajahi laporan penelitian, makalah, model, dan visualisasi data yang diterbitkan mengenai tren dan arah AI.
Gunakan dasbor Tren Pembelajaran Mesin: Navigasikan ke dasbor Tren Pembelajaran Mesin untuk melihat data dan visualisasi utama mengenai tren dalam AI dan pembelajaran mesin yang dikumpulkan oleh Epoch AI.
Akses dataset: Buka bagian Data tentang Arah AI untuk mengakses dataset Epoch AI mengenai model pembelajaran mesin dari tahun 1950 hingga sekarang, yang dapat digunakan untuk analisis.
Baca makalah penelitian: Baca makalah penelitian yang diterbitkan oleh Epoch AI, seperti 'Revisiting Algorithmic Progress', untuk mendapatkan wawasan tentang analisis kemajuan dan tren AI mereka.
Daftar untuk pembaruan: Daftar untuk menerima newsletter Epoch AI untuk menerima pembaruan terbaru mengenai penelitian dan publikasi mereka.
Kolaborasi dalam penelitian: Untuk peneliti atau organisasi yang tertarik untuk berkolaborasi, hubungi Epoch AI melalui email di [email protected] untuk mendiskusikan proyek potensial yang sesuai dengan misi mereka.
Jelajahi peluang karir: Periksa bagian Karir di situs web mereka jika Anda tertarik untuk berkontribusi dalam penelitian Epoch AI sebagai bagian dari tim mereka.
FAQ Epoch AI
Epoch AI adalah sebuah institusi penelitian yang menyelidiki tren utama dan pertanyaan yang membentuk arah dan tata kelola Kecerdasan Buatan. Mereka menghasilkan makalah, laporan, dataset, dan visualisasi untuk memajukan diskusi berbasis bukti mengenai AI.
Tren Traffic Bulanan Epoch AI
Epoch AI mengalami peningkatan sebesar 18,5% dalam jumlah kunjungan, mencapai 92.883. Pertumbuhan ini dapat dikaitkan dengan basis data yang diperluas yang kini mencakup model sekuens biologis, yang dilatih menggunakan sekuens protein, DNA, atau RNA, dan peningkatan signifikan dalam penggunaan komputasi untuk model-model tersebut. Penambahan model-model penting seperti xTrimoPGLM-100B kemungkinan telah menarik lebih banyak peneliti dan pengembang.
Lihat riwayat traffic
Lihat Selengkapnya