Koja je uloga velikih tehnoloških kompanija u vještačkoj inteligenciji?

Koja je uloga velikih tehnoloških kompanija u vještačkoj inteligenciji?

Kratak odgovor: Velike tehnološke kompanije su važne u vještačkoj inteligenciji jer kontrolišu ne baš glamurozne osnove - računarstvo, cloud platforme, uređaje, prodavnice aplikacija i alate za preduzeća. Ta kontrola im omogućava da finansiraju frontijske modele i brzo isporučuju funkcije milijardama. Ako su upravljanje, kontrole privatnosti i interoperabilnost slabi, isti uticaj se pretvara u zaključavanje i koncentraciju moći.

Ključne zaključke:

Infrastruktura: Tretirajte kontrolu nad oblakom, čipovima i MLO-ovima kao glavnu prepreku umjetnoj inteligenciji.

Distribucija: Očekujte ažuriranja platforme koja će definirati šta "AI" znači za većinu korisnika.

Kontrola pristupa: Pravila trgovine aplikacija i API uslovi tiho određuju koje će se funkcije umjetne inteligencije isporučivati.

Kontrola korisnika: Zahtijevajte jasne opcije isključivanja, trajne postavke i administratorske kontrole koje funkcioniraju.

Odgovornost: Zahtijevati evidenciju revizije, transparentnost i načine žalbe za štetne ishode.

Koja je uloga velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji? Infografika

🔗 Budućnost umjetne inteligencije: Trendovi i šta slijedi
Ključne inovacije, rizici i industrije koje će se preoblikovati tokom sljedeće decenije.

🔗 Osnovni modeli u generativnoj umjetnoj inteligenciji: Jednostavan vodič
Razumjeti kako osnovni modeli pokreću moderne generativne AI aplikacije.

🔗 Šta je AI kompanija i kako funkcioniše
Naučite osobine, timove i proizvode koji definiraju poslovanja koja se prvenstveno oslanjaju na umjetnu inteligenciju.

🔗 Kako izgleda AI kod u stvarnim projektima
Pogledajte primjere obrazaca koda, alata i tokova rada vođenih umjetnom inteligencijom.

Budimo iskreni - većina "razgovora o umjetnoj inteligenciji" prolazi pored neprivlačnih dijelova poput računarstva, distribucije, nabavke, usklađenosti i neugodne stvarnosti da neko mora platiti za grafičke procesore i struju. Velike tehnološke kompanije žive u tim neprivlačnim dijelovima. Upravo zato su toliko važne. 😅 ( IEA - Energija i umjetna inteligencija , NVIDIA - Pregled platformi za zaključivanje umjetne inteligencije )

Uloga velikih tehnoloških kompanija u oblasti umjetne inteligencije, jednostavnim jezikom 🧩

Kada ljudi kažu "velike tehnološke kompanije", obično misle na gigantske platformske kompanije koje kontrolišu glavne slojeve modernog računarstva:

Dakle, uloga nije samo "oni prave vještačku inteligenciju". Više je kao da grade autoputeve, prodaju automobile, upravljaju naplatnim rampama i odlučuju kuda vode izlazi. Blago pretjerivanje... ali ne previše.

Uloga velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji: pet velikih poslova 🏗️

Ako želite čist mentalni model, velike tehnološke kompanije obično obavljaju pet preklapajućih poslova u svijetu umjetne inteligencije:

  1. Pružatelj infrastrukture
    Podatkovni centri, oblak, umrežavanje, sigurnost, MLOps alati. Stvari koje čine umjetnu inteligenciju izvodljivom u velikim razmjerima. ( Amazon SageMaker AI dokumentacija , IEA - Energija i umjetna inteligencija )

  2. Alat za izradu modela i istraživački mehanizam
    Ne uvijek, ali često - laboratorije, interni istraživačko-razvojni programi, primijenjena istraživanja i „produktizirana nauka“. ( Zakoni skaliranja za modele neuronskog jezika (arXiv) , Trening računarski optimalnih modela velikih jezika (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Distributer
    Oni mogu ugraditi vještačku inteligenciju u okvire za pretraživanje, telefone, klijente e-pošte, oglasne sisteme i alate na radnom mjestu. Distribucija je supermoć.

  4. Čuvar i postavljač pravila
    Politike trgovine aplikacija, pravila platforme, API uslovi, moderiranje sadržaja, sigurnosne kapije, kontrole preduzeća. ( Smjernice za pregled Apple aplikacija , Sigurnost podataka na Google Playu )

  5. Alokator kapitala
    Oni finansiraju, preuzimaju, partneriraju, inkubiraju. Oni oblikuju ono što opstaje.

To je uloga velikih tehnoloških kompanija u vještačkoj inteligenciji u funkcionalnom smislu: one stvaraju uslove za postojanje vještačke inteligencije - a zatim odlučuju kako će ona doći do vas.

Šta čini dobru verziju uloge AI-a u velikim tehnološkim kompanijama ✅😬

„Dobra verzija“ velikih tehnoloških kompanija u oblasti vještačke inteligencije ne znači savršenstvo. Radi se o kompromisima koji se rješavaju odgovorno, s manje iznenadnih napada za sve ostale.

Evo šta obično razlikuje vibracije „korisnog giganta“ od vibracija „oh-oh monopola“:

  • Transparentnost bez nepotrebnog žargona.
    Jasno označavanje funkcija umjetne inteligencije, ograničenja i podataka koji se koriste. Ne labirint politika od 40 stranica. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Prava kontrola korisnika
    : Isključivanja koja funkcionišu, postavke privatnosti koje se ne resetuju misteriozno i ​​administratorske kontrole koje nisu potraga za skrivenim podacima. ( GDPR - Uredba (EU) 2016/679 )

  • Interoperabilnost i otvorenost - ponekad
    Ne mora sve biti otvorenog koda, ali zaključavanje svih kod jednog dobavljača zauvijek je... izbor.

  • Sigurnost sa zubima
    Praćenje zloupotrebe, grupisanje u red-teaming, kontrola sadržaja i spremnost da se blokiraju očigledno rizični slučajevi upotrebe. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST GenAI profil (AI RMF companion) )

  • Zdravi ekosistemi
    Podrška za startupove, partnere, istraživače i otvorene standarde kako inovacija ne bi postala "iznajmite platformu ili nestanite". ( OECD AI Principi )

Reći ću to jednostavno: „dobra verzija“ djeluje kao solidno javno preduzeće sa jakim ukusom proizvoda. Loša verzija djeluje kao kazino u kojem kuća također piše pravila. 🎰

Tabela za poređenje: najbolje "AI trake" velikih tehnoloških kompanija i zašto funkcionišu 📊

Alat (traka) Publika Cijena Zašto to funkcioniše
Platforme umjetne inteligencije u oblaku Preduzeća, startupi zasnovano na korištenju Jednostavno skaliranje, jedna faktura, mnogo dugmadi (previše dugmadi)
API-ji Frontier Modela Programeri, timovi za proizvode plaćanje po tokenu / slojevito Brza integracija, dobar osnovni kvalitet, osjeća se kao varanje 😅
Ugrađena umjetna inteligencija u uređaju Potrošači, proizvođači-proizvodi u paketu Niska latencija, ponekad štiti privatnost, radi otprilike kao van mreže
Paket produktivnosti s umjetnom inteligencijom Kancelarijski timovi dodatak po sjedištu Živi u svakodnevnim radnim procesima - dokumenti, pošta, sastanci, cijela rutina
Oglasi + ciljanje pomoću umjetne inteligencije Marketinški stručnjaci % potrošnje Veliki podaci + distribucija = efektivno, također pomalo jezivo 👀
Sigurnost + Usklađenost s propisima umjetna inteligencija Regulirane industrije premium Prodaje "duševni mir" - čak i ako je to samo manji broj upozorenja
AI čipovi + akceleratori Svi uzvodno veliki kapitalni izdaci Ako posjeduješ lopate, osvajaš zlatnu groznicu (nespretna metafora, i dalje istinita)
Predstave otvorenog ekosistema Graditelji, istraživači besplatni + plaćeni nivoi Zamah zajednice, brža iteracija, ponekad neobuzdana zabava

Priznanje o neobičnoj priči za malim stolom: "besplatno" tu mnogo pomaže. Besplatno dok ne prestane biti... znate kako to ide.

Krupni plan: usko grlo infrastrukture (računarstvo, oblak, čipovi) 🧱⚙️

Ovo je dio o kojem većina ljudi ne želi pričati jer nije glamurozan. Ali to je kičma umjetne inteligencije.

Velike tehnološke kompanije utiču na vještačku inteligenciju kontrolišući:

Ako ste ikada pokušali implementirati AI sistem u stvarnoj kompaniji, već znate da je "model" lakši dio. Teški dio je: dozvole, evidentiranje, pristup podacima, kontrola troškova, vrijeme rada, odgovor na incidente... stvari za odrasle. 😵💫

Budući da velike tehnološke kompanije posjeduju toliko toga, mogu postaviti zadane obrasce:

  • Koji alati postaju standardni

  • Koji frameworki dobijaju prvoklasnu podršku

  • Koji hardver dobija prioritet

  • Koji modeli određivanja cijena postaju „normalni“

To nije automatski zlo. Ali to je moć.

Krupni plan: istraživanje modela u odnosu na stvarnost proizvoda 🧪➡️🛠️

Evo u čemu je napetost: Velike tehnološke kompanije mogu finansirati dubinska istraživanja, a ujedno im je potrebno i kvartalno otkrivanje novih proizvoda. Ta kombinacija dovodi do nevjerovatnih proboja, ali i do... sumnjivih lansiranja novih funkcija.

Velike tehnološke kompanije obično pokreću napredak umjetne inteligencije putem:

Ali pritisak proizvoda mijenja stvari:

  • Brzina pobjeđuje eleganciju

  • Objašnjenje prednosti dostave

  • „Dovoljno dobro“ je bolje od „potpuno shvaćeno“

Ponekad je to u redu. Većini korisnika nije potrebna teorijska čistoća, već koristan asistent unutar njihovog radnog procesa. Ali postoji rizik da se „dovoljno dobro“ primijeni u osjetljivim kontekstima (zdravlje, zapošljavanje, finansije, obrazovanje) gdje „dovoljno dobro“... nije dovoljno dobro. ( Zakon EU o umjetnoj inteligenciji - Uredba (EU) 2024/1689 )

Ovo je dio uloge velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji - prevođenje vrhunskih mogućnosti u karakteristike za masovno tržište, čak i kada su ivice još uvijek oštre. 🔪

Krupni plan: distribucija je prava supermoć 🚀📣

Ako možete smjestiti vještačku inteligenciju unutar mjesta u kojima ljudi već digitalno žive, ne morate "uvjeravati" korisnike. Vi jednostavno postajete zadani.

Distribucijski kanali velikih tehnoloških kompanija uključuju:

Zato manje kompanije za vještačku inteligenciju često sarađuju s velikim tehnološkim kompanijama, čak i ako su zbog toga nervozne. Distribucija je kao kisik. Bez nje, možete imati najbolji model na svijetu, a i dalje vikati u prazninu.

Postoji i suptilna nuspojava: distribucija oblikuje šta "AI" uopće znači javnosti. Ako se AI pojavljuje uglavnom kao pomoć pri pisanju, ljudi pretpostavljaju da se AI odnosi na pisanje. Ako se pojavljuje kao uređivanje fotografija, ljudi pretpostavljaju da se AI odnosi na slike. Platforma određuje atmosferu.

Krupni plan: podaci, privatnost i ugovor o povjerenju 🔐🧠

Sistemi umjetne inteligencije često postaju efikasniji kada su personalizirani. Personalizacija često zahtijeva podatke. A podaci stvaraju rizik. Taj trokut nikada ne nestaje.

Velike tehnološke kompanije se nalaze na:

  • Podaci o ponašanju potrošača (pretrage, klikovi, preferencije)

  • Podaci preduzeća (e-pošta, dokumenti, chatovi, tiketi, tokovi rada)

  • Podaci o platformi (aplikacije, plaćanja, signali identiteta)

  • Podaci o uređaju (lokacija, senzori, fotografije, glasovni unosi)

Čak i kada se „sirovi podaci“ ne koriste direktno, okolni ekosistem oblikuje obuku, fino podešavanje, evaluaciju i smjer razvoja proizvoda.

Ugovor o povjerenju obično izgleda ovako:

  • Korisnici prihvataju prikupljanje podataka jer je proizvod praktičan 🧃

  • Regulatori uzvraćaju kada postane jezivo 👀 ( GDPR - Uredba (EU) 2016/679 )

  • Kompanije odgovaraju kontrolama, politikama i porukama koje „privatnost stavljaju na prvo mjesto“

  • Svi se raspravljaju o tome šta znači "privatnost"

Praktično pravilo koje sam vidio kako funkcionira: ako kompanija može objasniti svoje prakse upravljanja podacima umjetne inteligencije u jednom razgovoru, a da se ne skriva iza pravničkog žargona, obično se snalazi bolje od prosjeka. Ne savršeno - samo bolje.

Krupni plan: upravljanje, sigurnost i igra tihog utjecaja 🧯📜

Ovo je manje vidljiva uloga: velike tehnološke kompanije često pomažu u definiranju pravila kojih se svi ostali pridržavaju.

Oni oblikuju upravljanje kroz:

Ponekad je ovo zaista korisno. Velike tehnološke kompanije mogu investirati u sigurnosne timove, alate za povjerenje, otkrivanje zloupotreba i infrastrukturu za usklađenost koju manji igrači ne mogu priuštiti.

Ponekad je to sebično. Sigurnost može postati jarak, gdje samo najveći igrači mogu "priuštiti" da se pridržavaju propisa. To je začarani krug: sigurnost je neophodna, ali skupa sigurnost može slučajno zamrznuti konkurenciju. ( Zakon EU o umjetnoj inteligenciji - Uredba (EU) 2024/1689 )

Ovdje je nijansa bitna. Nijansa nije nijansa zabavna - ona dosadna. 😬

Krupni plan: konkurencija, otvoreni ekosistemi i gravitacija startupa 🧲🌱

Uloga velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji također uključuje oblikovanje tržišta:

  • Akvizicije (talent, tehnologija, distribucija)

  • Partnerstva (modeli hostovani u oblaku, zajednički poduhvati)

  • Finansiranje ekosistema (krediti, inkubatori, tržišta)

  • Otvoreni alati (frameworks, biblioteke, "otvorena" izdanja)

Postoji obrazac koji sam posmatrao kako se ponavlja:

  1. Startupi brzo inoviraju

  2. Velike tehnološke kompanije integriraju ili kopiraju uspješan obrazac

  3. Startupi se okreću nišama ili postaju mete akvizicija

  4. "Sloj platforme" se zadebljava

To nije automatski loše. Platforme mogu smanjiti trenje i učiniti vještačku inteligenciju pristupačnom. Ali to može smanjiti i raznolikost. Ako svaki proizvod postane „omotač oko istih nekoliko API-ja“, inovacija počinje da se osjeća kao preuređivanje namještaja u istom stanu.

Malo neuredne konkurencije je zdravo. Kao starter za kiselo tijesto. Ako sve sterilizirate, prestaje se dizati. Ta metafora je malo nesavršena, ali ja se držim nje. 🍞

Živjeti s uzbuđenjem i oprezom istovremeno 😄😟

Oba osjećaja se slažu. Uzbuđenje i oprez mogu dijeliti istu prostoriju.

Razlozi za uzbuđenje:

  • Brže korištenje korisnih alata

  • Bolja infrastruktura i pouzdanost

  • Manja prepreka za preduzeća da prihvate vještačku inteligenciju

  • Više ulaganja u sigurnost i standardizacija ( NIST AI RMF 1.0 , OECD AI principi )

Razlozi za oprez:

Realističan stav je: Velike tehnološke kompanije mogu ubrzati razvoj vještačke inteligencije za svijet, a istovremeno koncentrirati moć. To može biti istina u isto vrijeme. Ljudima se ne sviđa taj odgovor jer mu nedostaje pikantnosti, ali ipak odgovara dokazima.

Praktične poruke za različite čitaoce 🎯

Ako ste poslovni kupac 🧾

Ako ste programer 🧑💻

Ako ste kreator politika ili voditelj usklađenosti 🏛️

Ako ste redovan korisnik 🙋

  • Saznajte gdje se AI funkcije nalaze u vašim aplikacijama

  • Koristite kontrole privatnosti čak i ako su dosadne ( GDPR - Uredba (EU) 2016/679 )

  • Budite skeptični prema „magičnim“ rezultatima - vještačka inteligencija je samouvjerena, ali nije uvijek tačna 😵

Završni sažetak: Uloga velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji 🧠✨

Uloga velikih tehnoloških kompanija u vještačkoj inteligenciji nije samo jedna stvar. To je skup uloga: vlasnik infrastrukture, kreator modela, distributer, čuvar kapije i oblikovatelj tržišta. Oni ne samo da učestvuju u vještačkoj inteligenciji - oni definiraju teren na kojem vještačka inteligencija raste.

Ako se sjećate samo jednog reda, napišite ga ovako:

Uloga velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji.
To je izgradnja cjevovoda, postavljanje zadanih postavki i upravljanje načinom na koji umjetna inteligencija dolazi do ljudi - u masovnim razmjerima, s ogromnim posljedicama. ( NIST AI RMF 1.0 , Zakon EU o umjetnoj inteligenciji - Uredba (EU) 2024/1689 )

I da, "posljedice" zvuče dramatično. Ali vještačka inteligencija je jedna od onih tema gdje je dramatično ponekad jednostavno... tačno. 😬🤖

Često postavljana pitanja

Koja je uloga velikih tehnoloških kompanija u vještačkoj inteligenciji, u praktičnom smislu?

Uloga velikih tehnoloških kompanija u vještačkoj inteligenciji (AI) je manje u smislu "oni prave modele", a više "oni upravljaju mašinerijom koja omogućava AI da radi u velikim razmjerima". Oni pružaju cloud infrastrukturu, isporučuju AI putem uređaja i aplikacija i postavljaju pravila platforme koja oblikuju ono što se gradi. Također finansiraju istraživanja, partnerstva i akvizicije koje utiču na to koji će pristupi opstati. Na mnogim tržištima, oni efektivno definiraju zadano AI iskustvo.

Zašto je pristup računarstvu toliko važan za one koji mogu izgraditi vještačku inteligenciju u velikim razmjerima?

Moderna umjetna inteligencija zavisi od velikih GPU klastera, brzog umrežavanja, pohrane podataka i pouzdanih MLOps cjevovoda - ne samo od pametnih algoritama. Ako ne možete dobiti predvidljiv kapacitet, obuka, evaluacija i implementacija postaju krhki i skupi. Velike tehnološke kompanije često kontroliraju "kičmeni" sloj (oblak, partnerstva čipova, zakazivanje, sigurnost), koji može odrediti šta je izvodljivo za manje timove. Ta moć može biti korisna, ali ostaje moć.

Kako distribucija velikih tehnoloških kompanija oblikuje značenje "AI" za svakodnevne korisnike?

Distribucija je supermoć jer pretvara vještačku inteligenciju u zadanu funkciju umjesto u zaseban proizvod koji morate odabrati. Kada se vještačka inteligencija pojavi u trakama za pretraživanje, telefonima, e-pošti, dokumentima, sastancima i trgovinama aplikacija, ona postaje "ono što vještačka inteligencija jeste" za većinu ljudi. To također sužava očekivanja javnosti: ako je vještačka inteligencija uglavnom alat za pisanje u vašim aplikacijama, korisnici pretpostavljaju da je vještačka inteligencija jednaka pisanju. Platforme tiho određuju ton.

Na koje glavne načine pravila platforme i prodavnice aplikacija djeluju kao čuvari AI-a?

Politike pregleda aplikacija, uslovi tržišta, pravila sadržaja i API ograničenja mogu odrediti koje su AI funkcije dozvoljene i kako se moraju ponašati. Čak i kada su pravila formulisana kao zaštita sigurnosti ili privatnosti, ona također oblikuju konkurenciju povećavajući troškove usklađenosti i implementacije. Za programere to znači da ažuriranja politika mogu biti jednako važna kao i ažuriranja modela. U praksi, „ono što se isporučuje“ je često „ono što prolazi kroz vrata“

Kako se platforme za umjetnu inteligenciju u oblaku poput SageMakera, Azure ML i Vertex AI uklapaju u ulogu velikih tehnoloških kompanija u umjetnoj inteligenciji?

Platforme za umjetnu inteligenciju u oblaku objedinjuju obuku, implementaciju, praćenje, upravljanje i sigurnost na jednom mjestu, što smanjuje trenje za startupove i preduzeća. Alati poput Amazon SageMaker-a, Azure Machine Learning-a i Vertex AI-a olakšavaju skaliranje i upravljanje troškovima putem odnosa s jednim dobavljačem. Kompromis je u tome što praktičnost može povećati vezanost za dobavljača, jer su tokovi rada, dozvole i praćenje duboko integrirani u taj ekosistem.

Šta bi kupac preduzeća trebao pitati prije usvajanja alata umjetne inteligencije velikih tehnoloških kompanija?

Počnite s podacima: gdje idu, kako su izolirani i koje kontrole zadržavanja i revizije postoje. Pitajte o administratorskim kontrolama, evidentiranju, granicama pristupa i kako se modeli procjenjuju na rizik u vašoj domeni. Također, testirajte cijene pod pritiskom, jer troškovi zasnovani na korištenju mogu porasti kako se usvajanje povećava. U reguliranim okruženjima, uskladite očekivanja s okvirima i zahtjevima za usklađenost koje vaša organizacija već koristi.

Kako programeri mogu izbjeći ovisnost o dobavljaču prilikom izgradnje na AI API-jima velikih tehnoloških grupa?

Uobičajeni pristup je dizajniranje za prenosivost: pozive modela smjestiti iza sloja apstrakcije i održavati upute, politike i logiku evaluacije verzijskim i testirajućim. Izbjegavajte oslanjanje na jednu "posebnu" funkciju dobavljača koja bi se mogla promijeniti ili nestati. Pratite ograničenja cijena, ažuriranja cijena i promjene politika kao dio tekućeg održavanja. Prenosivost nije besplatna, ali obično košta manje od prisilne migracije.

Kako privatnost i personalizacija stvaraju „ugovor o povjerenju“ s funkcijama umjetne inteligencije?

Personalizacija često poboljšava korisnost umjetne inteligencije, ali obično povećava izloženost podacima i percipiranu jezivost. Velike tehnološke kompanije su blizu podataka o ponašanju, preduzećima, platformama i uređajima, tako da korisnici i regulatori pomno ispituju kako ti podaci utiču na obuku, fino podešavanje i odluke o proizvodima. Praktična referentna tačka je da li kompanija može jasno objasniti svoje prakse u vezi s podacima umjetne inteligencije, a da se ne skriva iza pravnog jezika. Dobre kontrole i stvarna isključivanja su važni.

Koji su standardi i propisi najrelevantniji za upravljanje i sigurnost velikih tehnoloških kompanija u oblasti umjetne inteligencije?

U mnogim procesima upravljanja, upravljanje kombinira interne sigurnosne politike s eksternim okvirima i zakonima. Organizacije se često pozivaju na smjernice za upravljanje rizicima poput NIST-ovog AI RMF-a, standarde upravljanja poput ISO/IEC 42001 i regionalna pravila poput GDPR-a i Zakona EU o AI za određene slučajeve upotrebe. To utječe na evidentiranje, revizije, granice podataka i što se blokira ili dopušta. Izazov je u tome što usklađenost može postati skupa, što može ići u korist većih igrača.

Da li je uticaj velikih tehnoloških kompanija na konkurenciju i ekosisteme uvijek loša stvar?

Ne automatski. Platforme mogu smanjiti barijere, standardizirati alate i finansirati sigurnost i infrastrukturu koju manji timovi ne mogu priuštiti. Ali ista dinamika može smanjiti raznolikost ako svi postanu tanki omotač oko nekoliko dominantnih API-ja, oblaka i tržišta. Obratite pažnju na obrasce poput konsolidacije računarstva i distribucije, plus promjene cijena i politika koje je teško izbjeći. Najzdraviji ekosistemi obično ostavljaju prostor za interoperabilnost i nove učesnike.

Reference

  1. Međunarodna agencija za energiju - Energija i umjetna inteligencija - iea.org

  2. Međunarodna agencija za energiju - Potražnja za energijom od umjetne inteligencije - iea.org

  3. NVIDIA - Pregled platformi za AI inferenciju - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Dokumentacija za Amazon SageMaker AI (Šta je SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft - Dokumentacija za Azure Machine Learning - learn.microsoft.com

  6. Google Cloud - Vertex AI dokumentacija - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps na Vertex AI - cloud.google.com

  8. Microsoft - Vodič za arhitekturu operacija mašinskog učenja (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

  9. Apple Developer - Core ML - developer.apple.com

  10. Google Developers - ML Kit - developers.google.com

  11. Apple Developer - Smjernice za pregled aplikacija - developer.apple.com

  12. Pomoć za Google Play konzolu - Sigurnost podataka - support.google.com

  13. arXiv - Zakoni skaliranja za modele neuronskog jezika - arxiv.org

  14. arXiv - Obuka računarski optimalnih velikih jezičkih modela (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Nacionalni institut za standarde i tehnologiju - Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Nacionalni institut za standarde i tehnologiju - NIST generativni AI profil (AI RMF pratilac) - nist.gov

  17. Međunarodna organizacija za standardizaciju - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Uredba (EU) 2016/679 (GDPR) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Uredba (EU) 2024/1689 (EU AI Zakon) - eur-lex.europa.eu

  20. OECD - OECD AI Principi - oecd.ai

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog