آموزش توضیحپذیری مدلهای زبانی بزرگ و هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI) - آخرین آپدیت
دانلود Large Language Model and Agentic AI Explainability
درک توضیحپذیری در مدلهای LLM و هوش مصنوعی عاملمحور Understanding Explainability in LLMs and Agentic AI Models
-
بررسی مطالعات موردی در مورد موفقیتها و شکستهای هوش مصنوعی عاملمحور Exploring Case Studies Involving Agentic AI Successes and Failures
-
درک LLMهای عاملمحور و چالشهای موجود در توضیحپذیری Understanding Agentic LLMs and Challenges in Explainability
شناخت تکنیکهای پیادهسازی مدلهای LLM توضیحپذیر و هوش مصنوعی عاملمحور Understanding Techniques for Implementing Explainable LLM Models and Agentic AI
-
درک ردیابی پرامپت (Prompt Tracing) و بصریسازی توجه در LLMها Understanding Prompt Tracing and Attention Visualization in LLMs
-
درک و پیادهسازی ردیابی رفتار (Behavior Tracing) Understanding and Implementing Behavior Tracing
-
پیادهسازی ردیابی رفتار در یک سیستم LLM عاملمحور Implementing Behavior Tracing in an Agentic LLM System
https://donyad.com/d/53261d
Daniel Stern
Daniel Stern یک رمزگذار ، توسعه دهنده وب و علاقه مند به برنامه نویسی از تورنتو ، انتاریو است ، جایی که او به عنوان یک توسعه دهنده و طراح مستقل کار می کند. دانیل از روزهای برقراری ارتباط تلفنی با فناوری های وب کار می کند و به ویژه علاقه زیادی به جاوا اسکریپت ، CSS ، آنگولار ، React و TypeScript دارد. در طول کار خود به عنوان یک توسعه دهنده منبع باز ، وی بسیاری از ابزارهای وب با استانداردهای جامعه از جمله Angular Audio و Range.CSS را ایجاد کرده است. ابزار وی ، Range.CSS ، در مقاله مهمان در CSS-Tricks.com و در CSS Weekly به نمایش در آمد. دانیل همچنین دانش خود را از طریق سخنرانی به اشتراک می گذارد ، مانند لندن ، انگلیس در Full Stack Conf 2014 که در آن سخنرانی در مورد بهترین روش های صوتی وب و Angular را ارائه داد. فیلم های سخنرانی دانیل در نشریاتی مانند JavaScript Weekly به نمایش در آمده است. دانیل در تورنتو ، انتاریو زندگی می کند و از ساخت موسیقی الکترونیکی و خواندن Game of Thrones در موارد نادر که کد نویسی نمی کند ، لذت می برد.
نمایش نظرات