AI jest często używany zamiennie w odniesieniu do różnych typów technologii w tej dziedzinie, w tym uczenia maszynowego, dużych modeli językowych, generatywnej AI i innych. Znajdź w internecie zasoby, które pomogą Ci zrozumieć sztuczną inteligencję.
Poznanie podstaw i definicji różnych nowych technologii, często nazywanych sztuczną inteligencją.
Dla użytkowników internetu ważne jest, aby w sposób przemyślany i odpowiedzialny tworzyć nowe technologie.
Poznaj metody pozwalające uzyskiwać kontekstowe wyniki dzięki generatywnej AI na dużą skalę.

Praktyczne wskazówki

Przyjrzyjmy się kilku prawdziwym LLM i praktycznym konsekwencjom stosowania różnych rozmiarów modeli.
Ocena modeli i promptów przy użyciu LLM jako metody jurorów. delegować weryfikację na inny model LLM zamiast na ludzi;
Poznaj zalety, takie jak niskie opóźnienia, zmniejszone koszty po stronie serwera, brak wymagań dotyczących klucza API, zwiększona prywatność użytkowników i możliwość korzystania z aplikacji offline.
Twórz pytania, aby uzyskać jak najlepsze wyniki z LLM.

Zacznij tworzyć

Dlaczego wykrywanie toksyczności jest ważne i jak za pomocą AI po stronie klienta można ograniczyć toksyczność u źródła.
Dowiedz się, jak tworzyć systemy AI po stronie klienta, które wykrywają toksyczne treści i ograniczają ich rozpowszechnianie.
Sklepy internetowe dzięki wyświetlaniu opinii o produktach odnotowały wzrost liczby konwersji o 270%. Ułatwiać tworzenie lepszych opinii dzięki AI po stronie klienta.

Gemini

Dowiedz się, jak uzyskać dostęp do interfejsu Gemini API w internecie za pomocą pakietu SDK Google AI JavaScript.
Gemini 1.5 Pro może wykonywać bardziej trafne zadania związane z rozwiązywaniem problemów przy użyciu dłuższych bloków kodu.
Poznaj przykładowy kod i prompty dotyczące interfejsów Google AI Gemini API oraz Vertex AI API.

AI w Chrome

Zapoznaj się z dokumentacją Google Chrome dotyczącą AI, WebGPU i WebAssembly.
Wykonywanie na urządzeniu najbardziej wydajnego modelu Gemini w Chrome.
Poproś Gemini o statystyki bezpośrednio w konsoli Narzędzi deweloperskich, aby lepiej rozumieć błędy i ostrzeżenia.
AI po stronie klienta zapewnia użytkownikom wydajne modele, jednocześnie chroniąc prywatność danych i skracając czas oczekiwania.
Skonfigurowanie spójnego środowiska testowego z GPU może być trudniejsze, niż się spodziewasz. Zobacz, jakie problemy napotkaliśmy i jak je rozwiązaliśmy, aby poprawić wydajność aplikacji.

Obejrzyj, aby dowiedzieć się

Obejrzyj te filmy, aby poznać podstawy AI i odkryć TensorFlow JS.
Ten przewodnik jest przeznaczony dla twórców stron internetowych i użytkowników JavaScriptu, którzy chcą wykorzystać systemy uczące się w swoim następnym projekcie lub projekcie.
Poznaj podstawy i definicje niektórych popularnych haseł w branży oraz dowiedz się, do czego one się tak naprawdę odnoszą.
Użycie już wytrenowanych modeli może pozwolić na szybsze opracowanie prototypu. W niektórych przypadkach możesz używać tych modeli w środowisku produkcyjnym.