Epoch AI Как использовать
Epoch AI — междисциплинарный исследовательский институт, изучающий ключевые тренды и вопросы, которые будут определять траекторию развития и управление искусственным интеллектом.
Посмотреть большеКак использовать Epoch AI
Изучите исследования и данные: Посетите веб-сайт Epoch AI по адресу epochai.org, чтобы просмотреть их опубликованные исследовательские отчеты, статьи, модели и визуализации данных по трендам и траекториям ИИ.
Используйте панель трендов машинного обучения: Перейдите на панель трендов машинного обучения, чтобы просмотреть ключевые данные и визуализации по трендам в ИИ и машинном обучении, собранные Epoch AI.
Доступ к наборам данных: Перейдите в раздел «Данные о траектории развития ИИ», чтобы получить доступ к наборам данных Epoch AI по моделям машинного обучения с 1950 года по настоящее время, которые могут быть использованы для анализа.
Читайте исследовательские статьи: Прочтите опубликованные исследовательские статьи Epoch AI, такие как «Пересмотр прогресса в алгоритмах», чтобы получить представление об их анализе прогресса и трендов в ИИ.
Подпишитесь на обновления: Подпишитесь на новостную рассылку Epoch AI, чтобы получать последние обновления о их исследованиях и публикациях.
Сотрудничество в исследованиях: Для исследователей или организаций, заинтересованных в сотрудничестве, свяжитесь с Epoch AI по электронной почте [email protected], чтобы обсудить потенциальные проекты, соответствующие их миссии.
Изучите возможности трудоустройства: Проверьте раздел «Карьера» на их веб-сайте, если вы заинтересованы в том, чтобы внести свой вклад в исследования Epoch AI в качестве члена их команды.
Часто задаваемые вопросы о Epoch AI
Epoch AI — это исследовательский институт, который изучает ключевые тенденции и вопросы, формирующие траекторию и управление искусственным интеллектом. Они производят статьи, отчеты, наборы данных и визуализации для продвижения доказательных дискуссий о ИИ.
Тенденции ежемесячного трафика Epoch AI
Epoch AI увидел 18,5% рост посещений, достигнув 92 883. Этот рост можно объяснить расширенной базой данных, которая теперь включает модели биологических последовательностей, обученные на белках, ДНК или РНК последовательностях, а также значительным увеличением использования вычислительных мощностей для этих моделей. Добавление известных моделей, таких как xTrimoPGLM-100B, вероятно, привлекло больше исследователей и разработчиков.
Посмотреть историю трафика
Популярные статьи

Как установить и использовать модель генерации видео Wan 2.1 локально | Новый туториал 2025
Mar 7, 2025

Как получить код приглашения для AI Agent Manus | Последнее руководство 2025 года
Mar 6, 2025

Как получить доступ к Grok 3: самому умному ИИ от Илона Маска?
Mar 3, 2025

Как использовать Adobe Firefly: Полное руководство для начинающих
Feb 24, 2025
Показать больше