AI i internet
Przyszłość internetu jest już tu i teraz. Dowiedz się, jak programiści mogą wykorzystywać AI i systemy uczące się do tworzenia bardziej zaawansowanych stron internetowych.
Co to jest AI?
Poznanie podstaw i definicji różnych nowych technologii, często nazywanych sztuczną inteligencją.
Etyka i AI
Dla użytkowników internetu ważne jest, aby w sposób przemyślany i odpowiedzialny tworzyć nowe technologie.
AI o odpowiednich rozmiarach
Wybierz najlepszy rozmiar modelu i sposób dostawy dla swojego zastosowania. To korzystne rozwiązanie dla firm, użytkowników i planety.
Praktyczne wskazówki
Rozmiary LLM
Przyjrzyjmy się kilku prawdziwym LLM i praktycznym konsekwencjom stosowania różnych rozmiarów modeli.
Porównanie możliwości modelu
Ocena modeli i promptów przy użyciu LLM jako metody jurorów. delegować weryfikację na inny model LLM zamiast na ludzi;
Wybierz mały, wydajny model
Opisaliśmy różne typy modeli, aby umożliwić Ci wybór odpowiedniego, zrównoważonego modelu dla Twojej aplikacji.
Poprawianie wydajności i wygody AI po stronie klienta
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.
ulepszone tworzenie promptów,
Twórz pytania, aby uzyskać jak najlepsze wyniki z LLM.
Zapisywanie modeli w pamięci podręcznej przeglądarki
Przyspiesz uruchamianie aplikacji, umieszczając model w pamięci podręcznej na urządzeniu.
Pobieranie modeli AI za pomocą interfejsu Background Fetch API
Zwiększ wygodę użytkowników podczas pobierania dużych modeli AI, wdrażając interfejs Background Fetch API jako stopniowe ulepszenie.
Zacznij tworzyć
Uaktualnij wyszukiwanie w witrynie
Poznaj metody pozwalające uzyskiwać kontekstowe wyniki dzięki generatywnej AI na dużą skalę.
Część 1. AI po stronie klienta do zwalczania toksycznych treści w internecie
Dlaczego wykrywanie toksyczności jest ważne i jak za pomocą AI po stronie klienta można ograniczyć toksyczność u źródła.
Część 2. Tworzenie systemu wykrywania toksycznych treści na podstawie AI po stronie klienta
Dowiedz się, jak tworzyć systemy AI po stronie klienta, które wykrywają toksyczne treści i ograniczają ich rozpowszechnianie.
Sugestie opinii o produktach
Sklepy internetowe dzięki wyświetlaniu opinii o produktach odnotowały wzrost liczby konwersji o 270%. Ułatwiać tworzenie lepszych opinii dzięki AI po stronie klienta.
Tworzenie chatbota za pomocą WebLLM
WebLLM łączy WebAssembly i WebGPU, aby wykonywać wnioskowanie na urządzeniu. Utwórz chatbota działającego lokalnie i w trybie offline w klasycznej aplikacji do zarządzania zadaniami.
Tworzenie chatbota za pomocą interfejsu Prompt API
Utwórz chatbota działającego lokalnie i w trybie offline w klasycznej aplikacji do zarządzania listą zadań, korzystając z interfejsu Prompt API w Google Chrome.
Fundusz przyspieszania rozwoju AI w internecie
Chrome ma na celu wspieranie innowacji i wdrażania AI w internecie.
Skupiając się na rozwiązaniach AI w internecie, możemy demokratyzować dostęp do możliwości AI, jednocześnie wykorzystując zalety internetu w zakresie dystrybucji i wdrażania. Naszym celem jest przyspieszenie innowacji w obszarach, które maksymalizują te nieodłączne zalety platformy internetowej.
Web AI Summit 2024
Stan systemów uczących się po stronie klienta
Dowiedz się, co jest możliwe dzięki AI po stronie klienta i jakie są jego perspektywy.
Poznaj Transformers.js
Poznaj bibliotekę JavaScript, która umożliwia deweloperom tworzenie niespotykanych dotąd aplikacji internetowych.
Sieć neuronowa w internecie
Dowiedz się, jak technologie takie jak WebAssembly i WebGPU wprowadziły możliwości AI do przeglądarki.
Gemini w internecie
Dowiedz się, jak uzyskać dostęp do interfejsu Gemini API w internecie za pomocą pakietu SDK Google AI JavaScript.
Przykłady generatywnej AI
Poznaj przykładowy kod i prompty dla interfejsów Gemini API i Vertex AI API.
Zestaw narzędzi odpowiedzialnej AI
Dowiedz się, jak korzystać z AI w sposób odpowiedzialny, i poznaj sprawdzone metody oraz zasoby.
AI w Chrome
Zapoznaj się z dokumentacją Google Chrome dotyczącą AI, WebGPU i WebAssembly.
Wbudowane interfejsy API AI
Wykonywanie na urządzeniu najbardziej wydajnego modelu Gemini w Chrome.
Poznaj statystyki konsoli
Poproś Gemini o statystyki bezpośrednio w konsoli Narzędzi deweloperskich, aby lepiej rozumieć błędy i ostrzeżenia.
Korzystanie z AI po stronie klienta
AI po stronie klienta zapewnia użytkownikom wydajne modele, jednocześnie chroniąc prywatność danych i skracając czas oczekiwania.
Usprawnij testowanie modeli Web AI
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.
Systemy uczące się dla specjalistów z branży internetowej
Ten przewodnik jest przeznaczony dla twórców stron internetowych i użytkowników JavaScriptu, którzy chcą wykorzystać systemy uczące się w swoim następnym projekcie lub projekcie.
AI, ML i deep learning
Poznaj podstawy i definicje niektórych popularnych haseł w branży oraz dowiedz się, do czego one się tak naprawdę odnoszą.
Czym są wytrenowane modele?
Użycie już wytrenowanych modeli może pozwolić na szybsze opracowanie prototypu. W niektórych przypadkach możesz używać tych modeli w środowisku produkcyjnym.