Polymathic AI анонсировала новую инициативу в области научного машинного обучения
Выберите нейросеть: она откроется в новой вкладке. Понадобится ваш доступ к выбранному сервису.
- ChatGPT запрос отправится сразу Открыть с запросом ChatGPT, откроется в новой вкладке
- Perplexity запрос отправится сразу Открыть с запросом Perplexity, откроется в новой вкладке
- Grok запрос подставится в поле Открыть с запросом Grok, откроется в новой вкладке
- DeepSeek скопируйте запрос и вставьте на сайте Открыть сайт DeepSeek, откроется в новой вкладке
- Алиса AI скопируйте запрос и вставьте на сайте Открыть сайт Алиса AI, откроется в новой вкладке
- GigaChat скопируйте запрос и вставьте на сайте Открыть сайт GigaChat, откроется в новой вкладке
Показать текст запроса
Сторонние сервисы работают по своим правилам: может понадобиться вход, действуют их лимиты и тарифы. Сайт передаёт им только текст запроса.
В последние годы мир машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) переживает настоящий прорыв благодаря обучению общих моделей на огромных и разнообразных данных. Этот подход породил так называемые "основные модели", способные анализировать информацию из различных источников для решения новых задач.
Однако, несмотря на успехи в NLP, аналогичные достижения в области машинного обучения на научных базах остаются недостаточно исследованными. Именно этот вопрос решила затронуть исследовательская инициатива Polymathic AI.
Компания представила свою новую инициативу, целью которой является разработка универсальных основных моделей для числовых данных и научных задач машинного обучения. Основное внимание уделяется созданию моделей, способных работать с информацией из различных научных областей.
Для реализации этой амбициозной задачи Polymathic AI собрала команду из исследователей в области машинного обучения и специалистов из разных научных дисциплин. Компания также активно сотрудничает с ведущими мировыми экспертами.
Polymathic AI уже начала публиковать исследования, связанные с адаптацией языковых моделей для числовых данных и другими ключевыми аспектами своей работы. Ожидается, что новая инициатива приведет к значительным изменениям в области научного машинного обучения.