Epoch AI Come Usare

Epoch AI è un istituto di ricerca multidisciplinare che indaga sulle tendenze chiave e le domande che daranno forma alla traiettoria e alla governance dell'intelligenza artificiale.
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Come usare Epoch AI

Esplora la ricerca e i dati: Visita il sito web di Epoch AI all'indirizzo epochai.org per sfogliare i loro rapporti di ricerca pubblicati, articoli, modelli e visualizzazioni di dati sulle tendenze e le traiettorie dell'IA.
Utilizza la dashboard delle tendenze dell'apprendimento automatico: Vai alla dashboard delle tendenze dell'apprendimento automatico per visualizzare i dati chiave e le visualizzazioni sulle tendenze dell'IA e dell'apprendimento automatico raccolti da Epoch AI.
Accedi ai set di dati: Vai alla sezione Dati sulla traiettoria dell'IA per accedere ai set di dati di Epoch AI sui modelli di apprendimento automatico dal 1950 ad oggi, utilizzabili per l'analisi.
Leggi gli articoli di ricerca: Leggi gli articoli di ricerca pubblicati da Epoch AI, come 'Revisiting Algorithmic Progress', per acquisire approfondimenti sui loro analisi sul progresso e le tendenze dell'IA.
Iscriviti per ricevere aggiornamenti: Iscriviti alla newsletter di Epoch AI per ricevere gli ultimi aggiornamenti sui loro studi e pubblicazioni.
Collabora alla ricerca: Per ricercatori o organizzazioni interessate a collaborare, contatta Epoch AI via email all'indirizzo [email protected] per discutere di potenziali progetti in linea con la loro missione.
Esplora opportunità di carriera: Consulta la sezione Carriere del loro sito web se sei interessato a contribuire alla ricerca di Epoch AI come parte del loro team.

FAQ di Epoch AI

Epoch AI è un istituto di ricerca che indaga sulle tendenze chiave e le domande che plasmano la traiettoria e la governance dell'Intelligenza Artificiale. Producono articoli, rapporti, set di dati e visualizzazioni per promuovere discussioni basate su evidenze sull'IA.

Tendenze del traffico mensile di Epoch AI

Epoch AI ha registrato un aumento del 18,5% nelle visite, raggiungendo quota 92.883. Questa crescita può essere attribuita al database ampliato che ora include modelli di sequenze biologiche, addestrati su sequenze di proteine, DNA o RNA, e al significativo aumento nell'utilizzo di risorse computazionali per questi modelli. L'aggiunta di modelli di rilievo come xTrimoPGLM-100B ha probabilmente attratto più ricercatori e sviluppatori.

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