AI úplne zmenila naše prostredie a hlavným prispievateľom k tejto zmene je open-source komunita.
Predstavte si spoločnosť, v ktorej sa vynálezy voľne vymieňajú, nápady môžu prúdiť a vstupné prekážky v podstate neexistujú.
Tu sa nachádza open-source AI.
Vývojári, akademici a nadšenci spolupracujú v tomto dynamickom ekosystéme na vytváraní technológií, ktoré menia našu budúcnosť. Preskúmajte tento vzrušujúci vesmír, kde umelá inteligencia je skôr spoločným úsilím mnohých ako výhradnou doménou niekoľkých vyvolených.
Vývoj AI bol pozoruhodný. Umelá inteligencia prešla dlhú cestu od svojich raných fáz v polovici 20. storočia až po súčasné postavenie piliera technológie.
Tento pokrok bol do značnej miery spôsobený komunitou open source.
Projekty ako TensorFlow od Google sú toho skvelým príkladom. Viac než len nástroj, TensorFlow je katalyzátor, ktorý umožnil niekoľko iniciatív AI, urýchlil výskum a pripravil pôdu pre inovácie.
Jeho vplyv je možné pozorovať v rôznych aplikáciách, ako napr prediktívna analýza a jazykové spracovanie.
Takže, čo presne je AI, ktorá je open source?
AI to sprístupnila každému. Technológie AI môžu používať, meniť a zdieľať všetci vďaka platformám s otvoreným zdrojom. Tieto platformy vytvorili živé centrá inovácií AI z webových stránok ako GitHub.
Všetko je tu dostupné, voľne zdieľané, od základných modelov AI až po zložité algoritmy. Táto stratégia podporuje tímovú prácu, stimuluje kreativitu a otvára AI širšiemu publiku.
Výhody používania AI s otvoreným zdrojom sú značné. Najmä startupy majú čo získať. Predstavte si malú technologickú spoločnosť s množstvom nápadov, ale bez financovania.
Vďaka umelej inteligencii s otvoreným zdrojovým kódom môžu vytvárať komplexné riešenia bez toho, aby zruinovali banku. Úpravou technológií AI tak, aby vyhovovali ich vlastným požiadavkám, môžu urýchliť výskum a tvorbu produktov.
Táto flexibilita a nákladová efektívnosť sú veľkou výhodou pre nové podniky. Preto sme v tomto príspevku zostavili najlepšie nástroje a platformy s otvoreným zdrojovým kódom, aby ste mohli vytvoriť niečo úžasné.
1. Substrát
Substratus je revolučná platforma s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá transformuje scénu vývoja a tréningov modelov strojového učenia.
Integráciou zdrojov na mieru, ako sú Model, Server, Dataset a Notebook do Kubernetes API, táto platforma jedinečne rozširuje možnosti riadiacej roviny Kubernetes a riadi celú životnosť modely strojového učenia.
Zdroj modelu, ktorý kombinuje zdrojový kód s váhami a odchýlkami na vytvorenie inštancie modelu strojového učenia, je ústredným komponentom Substratus.
Tento model ponúka všestrannosť a jednoduchosť pri konštrukcii modelu, pretože môže byť odvodený z úložiska Git alebo skonštruovaný pomocou existujúceho modelu a tréningový súbor údajov.
Substratus navyše prichádza so serverovým prostriedkom, ktorý zjednodušuje proces premeny vašich modelov AI na funkčné a použiteľné zdroje vystavením modelu prostredníctvom HTTP API na odvodenie.
Ďalším základným prvkom, ktorý uľahčuje import a transformáciu údajov, je zdroj množiny údajov.
Nasmeruje používateľov na zdrojový kód na import údajov, ktorý Substratus spúšťa a kontajnerizuje, aby sa zabezpečilo efektívne spracovanie údajov.
Zdroj Notebook, ktorý je a Jupyter Notebook inštancia bežiaca na vysokovýkonných výpočtových zdrojoch v klastri Kubernetes je pre vývojárov revolučná.
To umožňuje vytvárať zdrojový kód strojového učenia na spoľahlivom hardvéri, ktorý je použiteľný aj na malých lokálnych počítačoch. Zahrnutie substrátu do vášho procesu má niekoľko výhod.
Môžete na ňom trénovať a podávať modely strojového učenia v rôznych cloudových nastaveniach, pretože ide o cross-cloudový substrát.
Substratus nevyžaduje žiadne kódovanie a poskytuje vstavané optimalizácie, čo uľahčuje nasadenie a dolaďovanie open source veľkých jazykových modelov (LLM). Notebooky Jupyter je možné spustiť na diaľku jediným príkazom, čo má za následok hladký vývojový proces.
Substratus funguje predovšetkým v každom prostredí, kde sa Kubernetes inštaluje s malými požiadavkami, a chráni vaše údaje vo vašej sieti.
Jeho prístup nulového škálovania optimalizuje náklady na GPU a používa kontajnery na vytváranie scenárov, ktoré sú opakovateľné. Okrem toho sa GitOps používa natívne, čo zlepšuje prevádzkovú efektivitu.
2. AbanteAI (mentat)
Mentat od AbanteAI predstavuje významný pokrok v pomoci pri kódovaní založenom na umelej inteligencii, pričom využíva komplexné možnosti GPT-4 na revolúciu vo výrobe a spracovaní kódu.
Predstavte si, že dodávate Mentatovi príkazy, ktoré potrebujete z príkazového riadku, a potom to sledujete generuje kód v nových alebo existujúcich zdrojových súboroch.
Svoj vývojový proces môžete zefektívniť odstránením časovo náročného kopírovania medzi vaším IDE a a ChatGPT okno prehliadača vďaka tomuto hladkému rozhraniu príkazového riadka.
Okrem toho, čo dokážu nástroje, ako sú vložené odporúčania Copilot, je Mentat stvorený na písanie kódu za vás. Mentat sa prispôsobí vašim požiadavkám a pomôže v oboch situáciách, či už pracujete s už existujúcim kódom alebo začínate s novou úlohou.
Táto zručnosť predstavuje veľký pokrok v kódovaní s pomocou AI, pretože generuje užitočný a použiteľný kód, a nie iba odporúčania.
Keď vývojári používajú Mentat, ich produktivita sa zvyšuje, pretože sa môžu sústrediť na zložitejšiu a kreatívnejšiu prácu, pričom únavné a opakujúce sa kódovanie prenechajú programu.
Adaptabilita Mentatu sa prejavuje v jeho šírke aplikácií, ktoré riešia mnohé prvky kódovania, ako je vytvorenie prvého návrhu pre nové projekty, riešenie problémov a rýchle prispôsobenie sa novej kódovej základni.
Oblasť kódovania s pomocou AI má pred sebou množstvo sľubných vývojov. Programátori sa teraz môžu spoľahnúť na AI pri vykonávaní úloh, ako sú kontroly kódu, opravy chýb a syntaktické opravy.
To zahŕňa platformy ako Mentat. Aj keď je nepravdepodobné, že technológia úplne nahradí programátorov, AI hrá čoraz väčšiu úlohu v programovaní a je pripravená stať sa užitočným spojencom.
Proces kódovania môže byť predefinovaný v dôsledku tohto partnerstva medzi ľudskou inteligenciou a efektívnosťou AI, vďaka čomu je menej náchylný na chyby a je efektívnejší.
3. ChatDev
ChatDev je revolučná technika pre vývoj softvéru, ktorá využíva veľké jazykové modely (LLM) na zlepšenie a urýchlenie procesu vývoja softvéru.
Tento nový rámec, založený na komunikácii v prirodzenom jazyku, sa snaží odstrániť potrebu špecifických modelov v rôznych fázach vývoja softvéru, a preto prináša revolúciu v tomto odvetví.
Cyklus vývoja softvéru je rozdelený do štyroch hlavných fáz pomocou ChatDev, ktorý používa organizovaný vodopádový model: návrh, kódovanie, testovanie a dokumentácia.
ChatDev rozdeľuje tieto fázy do samostatných podúloh pridelením virtuálnych agentov, ako sú testeri a programátori, ku každej fáze.
Títo agenti spolupracujú prostredníctvom rozhovorov. Táto metóda konverzačného reťazca zefektívňuje riešenie úloh, čo uľahčuje návrhy a overovanie riešení.
Schopnosť ChatDev riešiť halucinácie kódu – ako sú nezistené defekty alebo chýbajúce závislosti – ktoré sú v LLM časté, je jednou z jeho hlavných výhod.
Moderné softvérové aplikácie je možné vytvárať pomocou rámca ChatDev, čo tiež pomáha znižovať tieto možné riziká. Dizajn platformy je založený na chatovacom reťazci, ktorý uľahčuje rolové hranie a efektívnu komunikáciu medzi virtuálnymi agentmi.
To vedie k otvorenému a kooperatívnemu vývojovému procesu, v ktorom sa koncoví používatelia môžu aktívne zapojiť do rozhodovacieho procesu a úlohy sa dokončujú prostredníctvom viacotáčkových, kontextových konverzácií.
Počas fázy návrhu používa ChatDev prispôsobené správy a výzvy na pridelenie pozícií svojich agentov, ako sú generálny riaditeľ, CPO a CTO, na základe počiatočného konceptu poskytnutého zákazníkom.
Táto fáza zahŕňa systémy ako Memory Stream, Self-Reflection a Task Assignment, ktoré zabezpečujú, aby každý agent plnil svoju úlohu podľa svojich najlepších schopností.
Generovanie kódu a vývoj GUI sú rozdelené do menších zodpovedností počas fázy kódovania, ktorá zahŕňa pozície ako CTO, programátor a umelecký dizajnér.
Použitie objektovo orientovaného programovacie jazyky, framework rieši problémy s generovaním kódu zavedením metódy „myšlienkových inštrukcií“, ktorá je inšpirovaná výzvami reťazca myšlienok.
Špecifickým zacielením na nápady na riešenie problémov táto technika zaručuje správne a vhodné vytváranie kódu.
4. Prietoková AI
Flowise AI je revolučný nástroj v oblasti softvéru riadeného AI, ktorý sa vyznačuje funkciou drag-and-drop, ktorá vyžaduje malé alebo žiadne kódovanie.
Táto nová metóda uľahčuje vývoj a vizualizáciu aplikácií s veľkým jazykovým modelom (LLM), najmä pre ľudí, ktorí nemajú veľa skúseností s kódovaním.
Flowise AI vyniká vo vývoji aplikácií LLM, čím zjednodušuje zložitý postup na prístupnejšie stretnutie. Schopnosť Flowise AI robiť škrabanie webu a jednoduchšie zodpovedanie otázok je jednou z jeho hlavných funkcií.
Napríklad Flowise AI zvládne úlohu zoškrabať všetky súvisiace odkazy z vašej webovej stránky a nechať LLM odpovedať na otázky založené na obsahu vašej webovej stránky.
Platforma sa spája s vektorovými databázami, ako je Pinecone, na ukladanie a získavanie údajov a využíva uzol Cheerio Web Scraper na zoškrabovanie odkazov.
To umožňuje bezproblémové prenesenie údajov z webovej lokality do databázy a LLM môže túto databázu použiť na odpovede na otázky používateľov.
Okrem toho je Flowise AI navrhnutý tak, aby definoval systémové správy pre rôzne scenáre použitia, ako je reťazec QA pre konverzačné vyhľadávanie.
Táto funkcia je nevyhnutná na zaručenie toho, že AI bude reagovať v určitom jazyku a spôsobom, ktorý zabráni halucináciám, ktoré sú častým problémom pri interakciách AI.
Spoľahlivosť a presnosť interakcií AI zlepšuje Flowise AI konfiguráciou nastavení, ako je názov AI, jazyk odpovede a konkrétne odpovede v prípade, že nedostanete žiadnu odpoveď.
Vývoj jedinečných nástrojov na spustenie operácií webhooku je ďalším zaujímavým prípadom použitia. Flowise AI umožňuje vývoj nástrojov, ktoré dokážu kontaktovať koncové body webhooku a poskytnúť požadované parametre v tele webhooku.
Túto funkciu je možné rozšíriť na ďalšie platformy ako Gmail a Tabuľky Google a skombinovať ju s rôznymi aplikáciami, ako je napríklad odosielanie správ do Discordu.
Táto prispôsobivosť je príkladom všestrannosti Flowise AI pri automatizácii a optimalizácii digitálnych operácií na mnohých platformách a službách.
5. Kus
Pezzo sa odlišuje ako platforma umelej inteligencie, ktorá je prvou vývojárskou platformou, ktorá nanovo definuje, ako sa funkcie AI navrhujú, testujú, monitorujú a nasadzujú.
Je navrhnutý tak, aby optimalizoval náklady a výkon a zároveň zlepšil efektivitu vývoja AI.
Pezzo sľubuje až desaťnásobne rýchlejšie dodanie vďaka svojim silným charakteristikám, ktoré umožňujú značné zrýchlenie ponuky schopností poháňaných AI.
Centrálny systém rýchlej správy je jadrom funkčnosti Pezzo.
Toto riešenie, ktoré prichádza s kontrola verzie a okamžité možnosti produkčného nasadenia, umožňuje efektívne spracovanie všetkých výziev AI na jednom mieste.
Pre tímy, ktoré sa snažia udržiavať konzistentnosť medzi projektmi a optimalizovať operácie AI, je táto schopnosť životne dôležitá. Pezzo tiež poskytuje nástroje na pozorovanie na pochopenie efektivity, nákladov a kalibru aktivít AI.
Vývojári môžu úspešne optimalizovať zdroje so svojimi hlbokými znalosťami do rýchleho vykonávania. Ďalšou podstatnou súčasťou Pezzových zručností je riešenie problémov.
Čas ladenia sa výrazne skráti, pretože umožňuje kontrolu rýchlych spustení v reálnom čase. Súčasťou tejto funkcie sú nástroje na spoluprácu, ktoré pomáhajú tímom hladko a jednotne spolupracovať pri vytváraní výkonných funkcií AI.
Tak rozmanité, ako sú vlastnosti Pezzo, jeho prípady použitia. Aby vývojári mohli plne využívať modely AI v aplikáciách, ponúka open source sadu nástrojov na urýchlený vývoj AI.
Medzi kľúčové funkcie patrí centralizovaná promptná administrácia, efektívne rýchle vytváranie a vytváranie verzií, okamžité nasadenie, dôkladná pozorovateľnosť, efektívne riešenie problémov a transparentnosť nákladov.
Môže byť použitý v rôznych vývojových kontextoch, pretože podporuje množstvo klientov, ako napríklad Python a Node.js. Jedným z príkladov efektívnosti a pohodlia používania platformy je jej včasné riadenie.
Aktivity AI môžu plne spravovať používatelia, vrátane kontroly verzií, rýchleho doručenia, rýchleho generovania a monitorovania. Ak chcete vytvoriť výzvu, musíte ju najskôr vytvoriť pomocou editora výziev.
Potom sa musí otestovať v Pezzo, upraviť jeho parametre pre najlepší výkon, potom sa zaviaže a zverejní.
Tento zjednodušený postup zaručuje, že každá zverejnená výzva bude fungovať tak, ako má, s čo najmenším množstvom kódu.
6. MindsDB
MindsDB je priekopnícka open source virtuálna databáza, ktorá predstavuje podstatný pokrok v správe údajov a AI.
Je jedinečný vďaka svojmu kreatívnemu spôsobu spájania algoritmov AI s údajmi v reálnom čase. „Jobs“ a „AI Tables“, dva špičkové komponenty, umožňujú túto hladkú integráciu údajov a AI.
Aktivity s údajmi v reálnom čase možno jednoduchšie organizovať pomocou úloh a údaje v reálnom čase a modely AI možno priamo prepojiť s tabuľkami AI.
Náznakom adaptability MindsDB je viac ako 70 technologických a dátových rozhraní, ktoré má so špičkovými databázami a platformami, ako sú MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server a Snowflake.
Jeho všestrannosť zahŕňa aj interoperabilitu s niekoľkými nástrojmi BI, ako sú Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker a Domo.
MindsDB rozširuje svoju funkčnosť podporou Lightwood, a rámec hlbokého učenia založené na PyTorch.
Vďaka zjednodušenému prístupu, ktorý vyhovuje vývojárom, MindsDB zefektívňuje proces vývoja aplikácií AI.
Vyznačuje sa tým, že umožňuje vývojárom komunikovať s modelmi AI pomocou dobre známych výrazov SQL, čo znižuje zložitosť často spojenú so strojovým učením.
Jeho kompatibilita s niekoľkými rámcami a modelmi AI, ako sú TensorFlow, PyTorch a GPT-3 od OpenAI, dopĺňa užívateľskú prívetivosť tohto prístupu.
Platforma tiež uľahčuje spúšťanie aplikácií AI bez nastavovania infraštruktúry automatizáciou širokej škály aktivít AI, od predbežnej úpravy údajov a modelovania až po odvodenie.
Tým, že ponúka rozpoznateľné rozhranie a odfiltruje zložitosť strojového učenia, výrazne urýchľuje vytváranie aplikácií AI.
Nastavenie s nulovou infraštruktúrou zefektívňuje nasadenie aplikácií AI a zvyšuje efektivitu procesov. Okrem toho je MindsDB škálovateľný a schopný splniť potreby sofistikovaných aplikácií AI.
MindsDB poskytuje širokú škálu aplikácií v reálnom svete. Dá sa použiť na zostavenie inteligentných chatbotov, ktoré skutočne a úspešne zapájajú ľudí.
7. marec
MarsX je špičková platforma pre vývoj softvéru, ktorá transformuje proces tvorby mobilných a online aplikácií.
Potreba efektívneho opätovného použitia kódu je v podstate problém, ktorý sa MarsX pokúša vyriešiť v programovaní.
Napriek dostupnosti rámcov a úryvkov kódu zo stránok, ako je Stack Overflow, veľké percento kódu projektu sa tradične vyvíja od nuly.
Neefektívnosť procesu vývoja viedla k založeniu spoločnosti MarsX, ktorá poskytuje kompletné knižnice alebo súpravy na vývoj softvéru (SDK), ktoré integrujú frontendové a backendové komponenty.
Kvôli jednoduchosti používania a pochopenia spoločnosť MarsX štandardizovala tieto kompletné knižnice, ktoré sú nevyhnutné pre komplexné softvérové riešenia.
MarsX si uvedomuje, že vývojári chcú experimentovať s novými nástrojmi, ale nie za cenu značnej časovej investície, a preto zaisťuje, že tieto knižnice možno rýchlo otestovať.
Na trhu platformy je k dispozícii celý rad mikroaplikácií alebo krátkych špecializovaných programov vytvorených externými vývojármi.
Tým, že tieto mikroaplikácie – ako napríklad chatovacie programy alebo klony známych webových stránok, ako je Airbnb alebo Instagram – ponúkajú predpripravené vynikajúce riešenia, namiesto toho, aby vývojári vyžadovali vytváranie od nuly, šetria čas vývojárom.
Zmes No Code, Low Code, Custom Code a AI, ktorú MarsX ponúka, ju odlišuje. Táto prispôsobivosť umožňuje programátorom navrhovať komplexné webové a mobilné aplikácie na rôznych úrovniach kódovania.
Vďaka platforme už nie je potrebné prepínať medzi mnohými integrovanými vývojovými prostrediami (IDE), čo uľahčuje úpravu týchto mikroaplikácií tým, že ponúka jednotné prostredie.
Na uľahčenie kompilácie a aktualizácie mikroaplikácií v reálnom čase má platforma svoje vlastné integrované vývojové prostredie (IDE).
MarsX kladie dôraz na použiteľnosť a je ideálny pre začínajúcich podnikateľov a vývojárov, ktorí potrebujú rýchlo vytvárať a aktualizovať aplikácie.
8. Vanna AI
Vanna AI je výkonný asistent podnikovej inteligencie poháňaný AI, ktorý mení spôsob, akým komunikujeme so súbormi údajov.
Táto najmodernejšia technológia využíva veľké jazykové modely (LLM) na vytváranie a spúšťanie presných SQL dotazov pre vašu databázu.
Vanna je jedinečná, pretože prispôsobuje svoj výkon na základe dodaných tréningových údajov, čo umožňuje veľkú presnosť aj pri komplikovaných súboroch údajov.
To znamená, že Vanna je čoraz zručnejšia v manipulácii a chápaní komplikovaných dátových štruktúr, čím viac dát do nej vkladáte.
Vanna AI je pozoruhodná tým, že kladie dôraz na bezpečnosť a súkromie. Obsah vašej databázy je súkromný, pretože LLM pri interakcii s vašou databázou pracuje iba s metaúdajmi, ako sú schémy, dokumentácia a dotazy.
Okrem toho vám Vanna AI dáva slobodu vytvárať pripojenia pre akúkoľvek databázu a prichádza so vstavanou podporou pre známe databázy ako BigQuery, Postgres a Snowflake.
To z neho robí nesmierne prispôsobivý nástroj pre širokú škálu požiadaviek na správu údajov. Platforma má podobne vynikajúce možnosti integrácie.
Vanna možno použiť na spustenie v notebooku Jupyter a potom ju rozšíriť na firemných zákazníkov pomocou rôznych rozhraní, ako napr. webové aplikácie, aplikácie Streamlit alebo Slackbot.
Je to skvelá voľba pre celý rad podnikových prostredí, od startupov až po veľké organizácie, a to vďaka svojej všestrannosti.
Vanna AI sa snaží zbaviť sa potreby zložitých SQL alebo Python dotazov tým, že zjednodušuje extrahovanie prehľadov z vašej databázy jednoduchým kladením otázok.
9 GRADIA
Gradio je flexibilný a špičkový nástroj pre údajov a strojové učenie, ktoré prináša revolúciu v spôsobe používania a prezentácie modelov.
S viac ako tridsiatimi predpripravenými komponentmi a veľkým počtom nových, Gradio uľahčuje vytváranie interaktívnych ukážok pre rôzne druhy údajov.
Gradio sa odlišuje plynulým prepínaním svojich komponentov medzi statickým a interaktívnym režimom v závislosti od toho, či sa používajú ako vstupy alebo výstupy v demonštrácii.
Vďaka automatickej detekcii sa môžete vyhnúť bolestiam hlavy z nutnosti ručne identifikovať povahu každého komponentu.
Gradio tiež funguje výnimočne dobre pri príprave a následnom spracovaní, pričom ľahko transformuje údaje medzi formátmi, ktoré sú vhodné pre interakciu používateľa a potreby funkcií.
Táto funkcia je nevyhnutná pre úlohy, ako je nahrávanie fotografií alebo prezentácia galérie obrázkov v prehliadači používateľa.
V prípade známych aplikácií musí byť integrovaný systém radenia schopný podporovať tisíce súbežných používateľov.
Existujú spôsoby, ako môžete spravovať front, napríklad obmedziť počet požiadaviek, ktoré je možné spracovať naraz. Pretože veľa rutín strojového učenia využíva veľa pamäte a vyžaduje regulovaný prístup v časoch, keď je aktivita používateľov vysoká, je to obzvlášť výhodné.
Gradio umožňuje použitie funkcií generátora v situáciách, keď potrebujete sériu výstupov, napríklad v chatbotoch alebo modeloch generujúcich obrázky.
Interaktívny zážitok možno zlepšiť využitím tejto kapacity na prezentáciu opakovaných výsledkov.
Gradio je tiež schopný spracovať streamingové vstupy, ako sú audio streamy v reálnom čase alebo modely na generovanie obrázkov v reakcii na zadanie príkazu.
Máte tiež kontrolu nad tým, ako používateľ vidí aktualizácie pokroku, vďaka podpore platformy pre konfigurovateľné ukazovatele pokroku.
Táto funkcionalita je veľmi užitočná pri úlohách, ktoré vyžadujú veľa času spracovania, vrátane zložitých výpočtov alebo analýzy údajov.
Schopnosť Gradio sledovať pokrok je ďalej vylepšená zahrnutím knižnice tqdm, ktorá ponúka vizuálnu spätnú väzbu o postupe úloh.
10 Quivr
Quivr sa javí ako platforma, ktorá mení hru a ktorá sa stavia ako váš „druhý mozog“ a osobný asistent, vďaka čomu je vhodná na spoločný vývoj softvéru.
Vďaka rýchlemu nastaveniu a jednoduchým funkciám je tento open source nástroj skvelým prínosom pre každého, kto pracuje vo veľkých vývojárskych tímoch alebo komunitách s otvoreným zdrojovým kódom.
Quivr sa skutočne ľahko používa; môžete sa zaregistrovať pomocou svojho účtu Google za menej ako päť sekúnd. So svojimi údajmi môžete pracovať kladením otázok o svojich súboroch na platforme, čo tiež zjednodušuje nahrávanie súborov.
Quivr, ktorý slúži viac ako 30,000 4,000 ľuďom a XNUMX XNUMX podnikom, je v popredí inovácií AI vďaka využívaniu modelov základov a generatívnej AI.
Spomedzi 100 najlepších projektov s otvoreným zdrojovým kódom slúži táto komunita riadená platforma viac ako 26,000 XNUMX vývojárom. Quivr, ktorý poskytuje stabilné prostredie pre vývoj aplikácií AI novej generácie, sa vyznačuje tým, že umožňuje organizáciám plne využívať AI na inovácie.
Ako digitálny asistent, ktorý podporuje rozhodovanie a automatizuje únavné procesy, slúži Quivr viac ako len platforma pre vývoj. To pomáha zvyšovať efektivitu spoločnosti.
Open source dizajn Quivr podporuje účasť komunity na požiadavkách na funkcie, hláseniach o chybách a dokumentácii.
Transparentnosť a kooperatívny vývoj sú zaručené jednoduchým prístupom k zdrojovému kódu na GitHub. Táto stratégia podporuje neustále inovácie a zlepšovanie platformy okrem pocitu komunity.
záver
Umelá inteligencia s otvoreným zdrojom a jej vplyv na životné prostredie so zameraním na to, ako demokratizuje technologický vývoj a podporuje spoluprácu medzi fanúšikmi, výskumníkmi a vývojármi.
Ktokoľvek môže používať, meniť a distribuovať technológiu AI pomocou platforiem s otvoreným zdrojovým kódom, čo viedlo k vytvoreniu prosperujúcich inovačných centier na webových stránkach ako GitHub.
TensorFlow, nástroj, ktorý urýchľuje výskum a inovácie AI, je jedným z príkladov, ako aj množstvo open source platforiem ako Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI a AbanteAI (Mentat).
Tieto systémy uľahčujú vývoj softvéru riadený AI pre tých, ktorí majú malé alebo žiadne znalosti kódovania, zlepšujú vytváranie modelov strojového učenia a ponúkajú podporu kódovania poháňanú AI.
Najmä pre začínajúce podniky poskytujú výhody vrátane nákladovej efektívnosti, flexibility a zvýšenej produktivity.
Okrem urýchlenia výskumu a komerčnej tvorby táto demokratizácia technológie AI otvára prístup k širšiemu publiku a mení AI zo špecializovanej oblasti pre pár vyvolených na kooperatívne úsilie.
Nechaj odpoveď