AI je potpuno promijenio naše okruženje, a veliki doprinos ovoj promjeni je zajednica otvorenog koda.
Zamislite društvo u kojem se izumi slobodno razmjenjuju, idejama je dozvoljeno da teku, a ulazne prepreke u suštini ne postoje.
Ovdje se nalazi AI otvorenog koda.
Programeri, akademici i entuzijasti rade zajedno u ovom dinamičnom ekosistemu kako bi stvorili tehnologije koje transformišu našu budućnost. Istražite ovaj uzbudljivi univerzum gdje umjetne inteligencije je zajednički napor mnogih, a ne isključivo domen nekolicine odabranih.
Razvoj AI nije ništa drugo do izuzetan. Veštačka inteligencija je prešla dug put od svojih ranih faza sredinom 20. veka do svog sadašnjeg položaja kao stub tehnologije.
Ovaj napredak je u velikoj mjeri vođen od strane zajednice otvorenog koda.
Projekti kao što je Google TensorFlow su odličan primjer za to. Više od jednostavnog alata, TensorFlow je katalizator koji je omogućio nekoliko inicijativa AI, ubrzavajući istraživanje i utirući put za inovacije.
Njegov uticaj se može posmatrati u različitim primenama, kao što su prediktivna analitika i obrada jezika.
Dakle, šta je tačno AI koja je otvorenog koda?
AI je učinio dostupnim svima. AI tehnologije mogu koristiti, mijenjati i dijeliti svi zahvaljujući platformama otvorenog koda. Ove platforme su stvorile živahne centre AI inovacija na web stranicama kao što je GitHub.
Ovdje je sve dostupno, slobodno se dijeli, u rasponu od osnovnih AI modela do zamršenih algoritama. Ova strategija promoviše timski rad, stimuliše kreativnost i otvara AI široj publici.
Prednosti korištenja AI otvorenog koda su značajne. Pogotovo startupi imaju mnogo da dobiju. Zamislite malu tehnološku kompaniju s puno ideja, ali bez sredstava.
Oni mogu kreirati složena rješenja bez gubitka novca zahvaljujući AI otvorenog koda. Modificiranjem AI tehnologija kako bi zadovoljile svoje zahtjeve, oni mogu ubrzati istraživanje i stvaranje proizvoda.
Ova fleksibilnost i ekonomičnost velike su prednosti za nova preduzeća. Stoga smo u ovom postu sastavili najbolje alate i platforme otvorenog koda kako biste mogli napraviti nešto nevjerovatno.
1. Supstratus
Substratus je revolucionarna platforma otvorenog koda koja transformiše razvoj modela mašinskog učenja i scenu obuke.
Integracijom prilagođenih resursa kao što su Model, Server, Dataset i Notebook u Kubernetes API, ova platforma jedinstveno proširuje mogućnosti Kubernetes kontrolne ravni i orkestrira cijeli životni vijek Modeli mašinskog učenja.
Resurs Model, koji kombinuje izvorni kod sa ponderima i predrasudama za konstruisanje instance modela sa mašinskim učenjem, je centralna komponenta Substratusa.
Ovaj model nudi svestranost i jednostavnost u konstrukciji modela budući da se može izvesti iz Git spremišta ili konstruirati korištenjem postojećeg modela i skup podataka za obuku.
Štaviše, Substratus dolazi sa serverskim resursom, koji pojednostavljuje proces pretvaranja vaših AI modela u funkcionalne i upotrebljive resurse tako što izlaže model putem HTTP API-ja radi zaključivanja.
Još jedan bitan element koji olakšava uvoz i transformaciju podataka je Dataset resurs.
On usmjerava korisnike na izvorni kod za uvoz podataka, koje Substratus pokreće i stavlja u kontejner kako bi osigurao efikasnu obradu podataka.
Resurs Notebook, koji je a Jupyter Notebook Instanca koja radi na računarskim resursima visokih performansi unutar Kubernetes klastera je revolucionarna za programere.
Ovo omogućava kreiranje izvornog koda mašinskog učenja na pouzdanom hardveru koji je upotrebljiv čak i na malim lokalnim računarima. Postoji nekoliko prednosti uključivanja Substratusa u vaš proces.
Na njemu možete trenirati i služiti modele mašinskog učenja u različitim postavkama oblaka jer je to supstrat za više oblaka.
Substratus ne zahtijeva kodiranje i pruža ugrađene optimizacije, što olakšava implementaciju i fino podešavanje modela velikih jezika otvorenog koda (LLM). Jupyter notebook računari se mogu pokrenuti na daljinu sa samo jednom komandom, što rezultira neometanim procesom razvoja.
Prije svega, Substratus funkcionira u svakom okruženju gdje se Kubernetes instalira uz male zahtjeve i štiti vaše podatke unutar vaše mreže.
Njegov pristup nultom skaliranju optimizira troškove GPU-a i koristi kontejnere za kreiranje scenarija koji se mogu ponoviti. Pored toga, GitOps se koristi nativno, poboljšavajući operativnu efikasnost.
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI-ov Mentat označava značajan napredak u pomoći kod kodiranja pokretanom umjetnom inteligencijom, koristeći kompleksne mogućnosti GPT-4 za revoluciju u načinu na koji se kod proizvodi i njime rukuje.
Zamislite da Mentat snabdjete komandama koje su vam potrebne iz komandne linije, a zatim gledate kako to čini generiše kod u novim ili postojećim izvornim datotekama s lakoćom.
Možete pojednostaviti svoj razvojni proces tako što ćete ukloniti dugotrajno kopiranje i lijepljenje između vašeg IDE-a i Chat GPT prozor pretraživača zahvaljujući ovom glatkom interfejsu komandne linije.
Osim onoga što alati poput Copilotovih inline preporuka mogu učiniti, Mentat je napravljen da piše kod za vas. Mentat se prilagođava vašim zahtjevima, pomažući u obje situacije, bilo da radite s već postojećim kodom ili započinjete novi zadatak.
Ova vještina predstavlja veliki napredak u kodiranju uz pomoć umjetne inteligencije jer generira koristan, djelotvoran kod, a ne samo daje preporuke.
Kada programeri koriste Mentat, njihova produktivnost se povećava jer se mogu koncentrirati na zamršeniji i kreativniji rad, a zamorno i ponavljajuće kodiranje ostavljaju programu.
Mentatova prilagodljivost pokazuje se u njegovoj širini aplikacija koje se bave mnogim elementima kodiranja, kao što je kreiranje prvog nacrta za nove projekte, rješavanje problema i brzo prilagođavanje novoj bazi koda.
Područje kodiranja potpomognutog umjetnom inteligencijom ima mnogo obećavajućih razvoja pred sobom. Programeri se sada mogu osloniti na AI za obavljanje zadataka kao što su pregledi koda, zakrpe grešaka i sintaktičke ispravke.
Ovo uključuje platforme kao što je Mentat. Iako je malo vjerovatno da će tehnologija u potpunosti zamijeniti programere, AI igra sve veću ulogu u programiranju i spremna je da postane koristan saveznik.
Proces kodiranja bi mogao biti redefiniran kao rezultat ovog partnerstva između ljudske inteligencije i efikasnosti AI, čineći ga manje sklonim greškama i efikasnijim.
3. ChatDev
ChatDev je revolucionarna tehnika za razvoj softvera koja koristi velike jezičke modele (LLM) za poboljšanje i ubrzanje procesa razvoja softvera.
Ovaj novi okvir, zasnovan na komunikaciji na prirodnom jeziku, nastoji da ukloni potrebu za specifičnim modelima u različitim fazama razvoja softvera, revolucionirajući tako industriju.
Ciklus razvoja softvera je podijeljen u četiri glavne faze od strane ChatDev-a, koji koristi organizirani model vodopada: dizajniranje, kodiranje, testiranje i dokumentacija.
ChatDev dijeli ove faze na diskretne podzadatke dodjeljujući virtuelne agente, kao što su testeri i programeri, svakoj fazi.
Ovi agenti rade zajedno kroz razgovore. Ova metoda lanca razgovora čini efikasnim rješavanje zadataka, što olakšava prijedloge i validaciju rješenja.
Sposobnost ChatDev-a da se uhvati u koštac s halucinacijama koda – kao što su neotkriveni defekti ili nedostajuće ovisnosti – koje su česte u LLM-ovima, jedna je od njegovih glavnih prednosti.
Moderne softverske aplikacije mogu se napraviti pomoću ChatDev okvira, što također pomaže u smanjenju ovih mogućih rizika. Dizajn platforme je baziran na lancu razgovora koji olakšava igranje uloga usmjereno na zadatke i efikasnu komunikaciju između virtualnih agenata.
Ovo dovodi do otvorenog i kooperativnog procesa razvoja u kojem se krajnji korisnici mogu aktivno uključiti u proces donošenja odluka, a zadaci se završavaju kroz razgovore koji su svjesni konteksta.
Tokom faze dizajna, ChatDev koristi prilagođene poruke i upite da dodijeli pozicije svojih agenata kao što su CEO, CPO i CTO, na osnovu početnog koncepta koji je dao klijent.
Ova faza uključuje sisteme kao što su Memory Stream, Self-Reflection i Task Assignment, koji osiguravaju da svaki agent obavlja svoj zadatak najbolje od svojih mogućnosti.
Generisanje koda i razvoj GUI-ja su podeljeni na manje odgovornosti tokom faze kodiranja, što uključuje pozicije kao što su CTO, programer i umetnički dizajner.
Korištenje objektno orijentiranih programski jezici, okvir se bavi problemima generisanja koda uvođenjem metode „instrukcija za razmišljanje“ koja je inspirisana lancima misli.
Konkretno ciljajući na ideje za rješavanje problema, ova tehnika garantuje ispravnu i odgovarajuću izradu koda.
4. Flowise AI
Flowise AI je revolucionarni alat u polju softvera vođenog umjetnom inteligencijom, koji se odlikuje svojom funkcijom prevlačenja i ispuštanja koja zahtijeva malo ili nimalo kodiranja.
Ova nova metoda olakšava razvoj aplikacija i vizualizaciju modela Large Language Model (LLM), posebno za ljude koji nemaju puno iskustva u programiranju.
Flowise AI ističe se u razvoju LLM aplikacija, pojednostavljujući zamršenu proceduru u pristupačniji susret. Flowise AI kapacitet za stvaranje mrežno struganje i lakše odgovaranje na pitanja je jedna od njegovih glavnih karakteristika.
Na primjer, Flowise AI može se nositi sa zadatkom da ukloni sve povezane linkove s vaše web stranice i da LLM odgovori na upite na osnovu sadržaja vaše web stranice.
Platforma se povezuje sa vektorskim bazama podataka kao što je Pinecone za pohranjivanje i dohvaćanje podataka, a koristi Cheerio Web Scraper čvor za scraping linkova.
Ovo omogućava da se podaci neometano unesu sa web stranice u bazu podataka, a LLM može koristiti ovu bazu podataka da odgovori na upite korisnika.
Nadalje, Flowise AI je napravljen da definira sistemske poruke za različite scenarije upotrebe, kao što je lanac QA za konverzacijsko preuzimanje.
Ova funkcija je neophodna za garantovanje da AI reaguje na određenom jeziku i na način da se izbegnu halucinacije, koje su čest problem u interakcijama AI.
Pouzdanost i tačnost AI interakcija je poboljšana Flowise AI konfiguracijom postavki kao što su naziv AI, jezik odgovora i određeni odgovori u slučaju da se ne dobije odgovor.
Razvoj jedinstvenih alata za pokretanje webhook operacija je dodatni intrigantan slučaj upotrebe. Flowise AI omogućava razvoj alata koji mogu kontaktirati webhook krajnje tačke i pružiti potrebne parametre u tijelu webhooka.
Ovu funkciju je moguće proširiti na druge platforme kao što su Gmail i Google Sheets i kombinirati je s raznim aplikacijama, kao što je slanje poruka u Discord.
Ova prilagodljivost predstavlja primjer svestranosti Flowise AI u automatizaciji i optimizaciji digitalnih operacija na mnogim platformama i uslugama.
5. Komad
Pezzo se ističe kao AI platforma koja je prva programer, redefinirajući način na koji su AI karakteristike dizajnirane, testirane, nadgledane i implementirane.
Dizajniran je da optimizira troškove i performanse uz poboljšanje efikasnosti razvoja AI.
Pezzo obećava do deset puta bržu isporuku zahvaljujući svojim moćnim karakteristikama koje omogućavaju značajno ubrzanje u opskrbi mogućnostima koje pokreće AI.
Centralizovani sistem brzog upravljanja leži u srcu Pezzove funkcionalnosti.
Ovo rješenje koje dolazi uz verzija kontrole i trenutne mogućnosti implementacije proizvodnje, omogućava efikasnu obradu svih AI upita na jednom mjestu.
Za timove koji pokušavaju održati konzistentnost u projektima i optimizirati AI operacije, ova sposobnost je od vitalnog značaja. Pezzo takođe pruža alate za posmatranje za razumevanje efektivnosti, cene i kalibra AI aktivnosti.
Programeri mogu uspješno optimizirati resurse svojim dubokim znanjem u brza izvršenja. Još jedna bitna komponenta Pezzovih vještina je rješavanje problema.
Vrijeme otklanjanja grešaka je znatno smanjeno jer omogućava provjeru brzih izvršenja u realnom vremenu. Alati za saradnju uključeni su u ovu funkciju kako bi pomogli timovima da rade zajedno nesmetano i unisono kako bi proizveli moćne AI funkcije.
Koliko god da su Pezzove karakteristike različite, tako su i njegovi slučajevi upotrebe. Kako bi se omogućilo programerima da u potpunosti koriste AI modele u aplikacijama, nudi alate otvorenog koda za ubrzani razvoj umjetne inteligencije.
Ključne karakteristike uključuju centralizovanu brzu administraciju, efikasno brzo kreiranje i verzionisanje, trenutnu implementaciju, detaljnu vidljivost, efikasno rešavanje problema i transparentnost troškova.
Može se koristiti u različitim razvojnim kontekstima jer podržava brojne klijente, kao što su Python i Node.js. Jedan od primjera efikasnosti i pogodnosti korištenja platforme su njene pravovremene upute za upravljanje.
Korisnici mogu u potpunosti upravljati aktivnostima umjetne inteligencije, uključujući kontrolu verzija, brzu isporuku, brzo generiranje i praćenje. Da biste kreirali prompt, prvo ga morate konstruisati pomoću uređivača prompta.
Zatim se mora testirati u Pezzo-u, njegovi parametri su prilagođeni za najbolje performanse, zatim se predaje i objavljuje.
Ova pojednostavljena procedura garantuje da će svaki objavljeni prompt funkcionisati kako je predviđeno, sa najmanjom količinom koda.
6. MindsDB
MindsDB je revolucionarna virtuelna baza podataka otvorenog koda koja predstavlja značajan napredak u upravljanju podacima i AI.
Jedinstven je zbog svog kreativnog načina spajanja AI algoritama s podacima u stvarnom vremenu. “Poslovi” i “AI tabele”, dvije vrhunske komponente, omogućavaju ovu glatku integraciju podataka i AI.
Aktivnosti podataka u realnom vremenu mogu se lakše orkestrirati pomoću poslova, a podaci u realnom vremenu i AI modeli mogu se direktno povezati sa AI tabelama.
Indikacija prilagodljivosti MindsDB-a je više od 70 tehnoloških i podatkovnih interfejsa koje ima sa vrhunskim bazama podataka i platformama, kao što su MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server i Snowflake.
Njegova svestranost takođe uključuje interoperabilnost sa nekoliko BI alata, kao što su Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker i Domo.
MindsDB proširuje svoju funkcionalnost tako što podržava Lightwood, a okvir dubokog učenja baziran na PyTorchu.
Uz pojednostavljeni pristup koji odgovara programerima, MindsDB pojednostavljuje proces razvoja AI aplikacija.
Odlikuje se time što omogućava programerima da komuniciraju sa AI modelima koristeći dobro poznate SQL izraze, što smanjuje složenost često povezana sa mašinskim učenjem.
Njegova kompatibilnost sa nekoliko AI okvira i modela, kao što su TensorFlow, PyTorch i OpenAI GPT-3, dopunjuje jednostavnost ovog pristupa za korisnika.
Platforma također olakšava pokretanje AI aplikacija bez postavljanja infrastrukture automatizacijom širokog spektra AI aktivnosti, od prethodne obrade podataka i obuke modela do zaključivanja.
Nudeći prepoznatljiv interfejs i filtrirajući složenost mašinskog učenja, značajno ubrzava kreiranje AI aplikacija.
Postavka sa nultom infrastrukturom pojednostavljuje implementaciju AI aplikacija, povećavajući efikasnost procesa. Štaviše, MindsDB je skalabilan i sposoban da zadovolji potrebe sofisticiranih AI aplikacija.
MindsDB pruža širok spektar aplikacija iz stvarnog svijeta. Može se koristiti za izgradnju inteligentnih chatbotova koji stvarno i uspješno angažiraju ljude.
7. mart
MarsX je najsavremenija platforma za razvoj softvera koja transformiše proces izrade mobilnih i onlajn aplikacija.
U osnovi, potreba za efikasnom ponovnom upotrebom koda je problem koji MarsX pokušava riješiti u programiranju.
Uprkos dostupnosti okvira i isječaka koda sa sajtova kao što je Stack Overflow, veliki procenat koda projekta se tradicionalno razvija od nule.
Neefikasnost u procesu razvoja dovela je do osnivanja MarsX-a, kompanije koja nudi biblioteke sa punim stogovima ili komplete za razvoj softvera (SDK) koji integrišu frontend i backend komponente.
Radi jednostavnosti korišćenja i razumevanja, MarsX je standardizovao ove biblioteke punog steka, koje su neophodne za sveobuhvatna softverska rešenja.
Prepoznajući da programeri žele eksperimentirati s novim alatima, ali ne po cijenu značajnog ulaganja vremena, MarsX osigurava da se ove biblioteke mogu brzo testirati.
Različite mikro-aplikacije, ili kratki, specijalizovani programi koje su napravili spoljni programeri, dostupni su na tržištu platforme.
Nudeći gotova, odlična rješenja umjesto da zahtijevaju od programera da konstruiraju od nule, ove mikro-aplikacije – kao što su programi za ćaskanje ili klonovi dobro poznatih web stranica kao što su Airbnb ili Instagram – štede vrijeme programerima.
Kombinacija No Code, Low Code, Custom Code i AI koju MarsX nudi izdvaja ga. Ova prilagodljivost omogućava programerima da dizajniraju složene web i mobilne aplikacije na različitim nivoima znanja kodiranja.
Više nije potrebno prelaziti između mnogih integrisanih razvojnih okruženja (IDE) zahvaljujući platformi, koja olakšava modifikaciju ovih mikro aplikacija nudeći jednoobrazno okruženje.
Kako bi se olakšala kompilacija i ažuriranje mikro aplikacija u realnom vremenu, platforma također ima svoje integrirano razvojno okruženje (IDE).
MarsX-ov naglasak na upotrebljivosti čini ga idealnim za startupove i programere koji trebaju brzo izgraditi i ažurirati aplikacije.
8. Vanna AI
Vanna AI je moćan pomoćnik za poslovnu inteligenciju koji pokreće AI i koji mijenja način na koji komuniciramo sa skupovima podataka.
Ova vrhunska tehnologija koristi velike jezičke modele (LLM) za proizvodnju i pokretanje preciznih SQL upita za vašu bazu podataka.
Vanna je jedinstvena jer prilagođava svoje performanse na osnovu dostavljenih podataka o obuci, omogućavajući veliku preciznost čak i na komplikovanim skupovima podataka.
To implicira da je Vanna sve vještija u rukovanju i razumijevanju komplikovanih struktura podataka što joj više podataka unosite.
Vanna AI je poznat po naglašavanju sigurnosti i privatnosti. Sadržaj vaše baze podataka ostaje privatan jer LLM radi samo s metapodacima, kao što su šeme, dokumentacija i upiti, dok je u interakciji s vašom bazom podataka.
Osim toga, Vanna AI vam daje slobodu da izgradite veze za bilo koju bazu podataka i dolazi sa ugrađenom podrškom za dobro poznate baze podataka kao što su BigQuery, Postgres i Snowflake.
Ovo ga čini izuzetno prilagodljivim instrumentom za široku lepezu zahteva za upravljanje podacima. Platforma ima slične izvanredne mogućnosti integracije.
Vanna se može koristiti za početak u Jupyter Notebook-u, a zatim se proširiti na poslovne korisnike koristeći različite frontendove kao što su web aplikacije, Streamlit aplikacije ili Slackbot.
To je odlična opcija za niz korporativnih postavki, od startupa do velikih organizacija, zbog svoje svestranosti.
Vanna AI ima za cilj da ukloni potrebu za složenim SQL ili Python upitima tako što olakšava izvlačenje uvida iz vaše baze podataka jednostavnim postavljanjem pitanja.
9 stepen
Gradio je fleksibilan i vrhunski alat za nauka o podacima i mašinsko učenje koje revolucioniše način na koji se modeli koriste i predstavljaju.
Sa više od trideset unapred izgrađenih komponenti i velikim brojem novih, Gradio olakšava kreiranje interaktivnih demonstracija za različite vrste podataka.
Gradio se izdvaja glatkim prebacivanjem svojih komponenti između statičkog i interaktivnog načina rada u zavisnosti od toga da li se koriste kao ulazi ili izlazi u demonstraciji.
Možete izbjeći glavobolju da morate ručno identificirati prirodu svake komponente zahvaljujući njenom automatskom otkrivanju.
Gradio također radi izuzetno dobro u pripremi i naknadnoj obradi, s lakoćom transformirajući podatke između formata koji su prikladni za interakciju korisnika i potrebe funkcije.
Ova funkcionalnost je neophodna za zadatke kao što je postavljanje fotografija ili predstavljanje galerije slika u pretraživaču korisnika.
Za dobro poznate aplikacije, njen integrisani sistem čekanja mora biti u stanju da podrži hiljade istovremenih korisnika.
Postoje načini na koje možete upravljati redom, kao što je ograničavanje broja zahtjeva koji se mogu obraditi odjednom. Budući da mnoge rutine mašinskog učenja koriste mnogo memorije i zahtijevaju reguliran pristup u vrijeme kada je aktivnost korisnika visoka, ovo je posebno korisno.
Gradio omogućava korištenje funkcija generatora u situacijama kada vam je potreban niz izlaza, kao što su chatbotovi ili modeli za generiranje slika.
Interaktivno iskustvo se može poboljšati korištenjem ovog kapaciteta za predstavljanje iterativnih ishoda.
Gradio je takođe sposoban da rukuje ulazima za striming, kao što su audio tokovi u realnom vremenu ili modeli za generisanje slika kao odgovor na unos komande.
Također imate kontrolu nad načinom na koji korisnik vidi ažuriranja napretka zahvaljujući podršci platforme za konfigurabilne trake napretka.
Ova funkcionalnost je vrlo korisna za zadatke koji zahtijevaju puno vremena za obradu, uključujući komplikovane proračune ili analizu podataka.
Sposobnost Gradia da prati napredak je dodatno poboljšana njegovim uključivanjem tqdm biblioteke, koja nudi vizualne povratne informacije o napredovanju zadatka.
10 Quivr
Quivr se pojavljuje kao platforma koja mijenja igru i koja se pozicionira kao vaš „drugi mozak“ i lični asistent, što ga čini pogodnim za kolaborativni razvoj softvera.
Brzo podešavanje i jednostavne funkcije čine ovaj alat otvorenog koda odličnom prednosti za svakoga ko radi u velikim razvojnim timovima ili zajednicama otvorenog koda.
Quivr je zaista jednostavan za korištenje; možete se prijaviti koristeći svoj Google račun za manje od pet sekundi. Možete se baviti svojim podacima postavljanjem pitanja o vašim datotekama na platformi, što također olakšava otpremanje datoteka.
Opslužujući više od 30,000 ljudi i 4,000 preduzeća, Quivr je na čelu inovacija AI koristeći modele fondacije i generativnu umjetnu inteligenciju.
Među 100 najboljih projekata otvorenog koda, ova platforma vođena zajednicom opslužuje preko 26,000 programera. Pružajući stabilno okruženje za razvoj AI aplikacija sljedeće generacije, Quivr se ističe time što omogućava organizacijama da u potpunosti koriste AI za inovacije.
Kao digitalni asistent koji podržava donošenje odluka i automatizira dosadne procese, Quivr služi kao više od platforme za razvoj. Ovo pomaže u povećanju korporativne efikasnosti.
Quivrov open-source dizajn potiče učešće zajednice u zahtjevima za funkcije, izvještajima o greškama i dokumentaciji.
Transparentnost i kooperativni razvoj zagarantovani su lakim pristupom izvornom kodu na GitHubu. Ova strategija promoviše stalne inovacije i unapređenje platforme uz osjećaj zajednice.
zaključak
Otvorena AI i njeni efekti na životnu sredinu, sa fokusom na to kako demokratizuje tehnološki razvoj i podstiče saradnju među fanovima, istraživačima i programerima.
Svako može koristiti, mijenjati i distribuirati AI tehnologiju koristeći platforme otvorenog koda, što je dovelo do stvaranja uspješnih inovacijskih centara na web stranicama kao što je GitHub.
TensorFlow, alat koji ubrzava AI istraživanje i inovacije, je jedan od primjera, kao i brojne platforme otvorenog koda kao što su Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI i AbanteAI (Mentat).
Ovi sistemi olakšavaju razvoj softvera vođen AI za one koji imaju malo ili nimalo znanja o kodiranju, poboljšavaju kreiranje modela mašinskog učenja i nude podršku za kodiranje zasnovano na AI.
Posebno za startupove, oni pružaju prednosti uključujući isplativost, fleksibilnost i povećanu produktivnost.
Osim što ubrzava istraživanje i komercijalno stvaranje, ova demokratizacija AI tehnologije otvara pristup široj publici, mijenjajući AI iz specijaliziranog polja za nekolicinu odabranih u kooperativni poduhvat.
Ostavite odgovor