Inuti AI-körtiden: PyTorch, C++, CUDA och mer därtill
Förstå PyTorch-körtiden, från C++ och CUDA-internaler till TorchScript och AI-genererade körtider som VibeTensor, för högpresterande AI.
pytorch
Lager av AI-observabilitet för juridikexperter, agenter och säkra operationer
Upptäck de viktigaste lagren av AI-observabilitet för att göra LLM:er och agenter tillförlitliga, säkra, kostnadseffektiva och kompatibla i verklig produktion.
Språkmodeller från grunden: Från tokens till lokala LLM:er
Förstå stora språkmodeller från tokens till transformatorer, kvantisering och lokal exekvering, förklarat på tydlig och praktisk engelska.
Microsoft Maia 200: den nya interna AI-acceleratorn som omdefinierar inferens i stor skala
Maia 200 är Microsofts nya egenutvecklade AI-chip för snabb och effektiv inferens i Azure, som konkurrerar med Trainium och TPU med över 10 PFLOPS FP4-kraft.
Implementering av förstärkningsinlärning: Från teori till verkliga system
Lär dig hur förstärkningsinlärning fungerar, dess algoritmer, användningsområden, risker och hur man implementerar förstärkningsinlärning i verkliga projekt steg för steg.
AI-modellkollaps i generativ design och kunskapsverktyg
Upptäck hur AI-modellkollaps påverkar generativa designverktyg, varför syntetisk data är riskabelt och vilka strategier som kan förhindra långsiktig försämring.
Artificiell intelligens med Python: Bibliotek, användningsområden och verktyg
Upptäck hur man använder Python för AI: bibliotek, exempel, verktyg och verkliga tillämpningar förklarade tydligt och djupgående.
AI-hallucinationer: Varför smarta modeller fortfarande hittar på saker
Upptäck varför AI-hallucinationer uppstår, verkliga exempel, deras risker och de bästa aktuella teknikerna för att upptäcka och minska dem.
Förklaring av utvärderingsplattformar för språkmodeller med öppen källkod
Upptäck de viktigaste plattformarna med öppen källkod och företagsmodeller för att utvärdera, övervaka och styra moderna språkmodeller och LLM-agenter.