Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Trustwise, hợp tác với Trung tâm Khoa học Dữ liệu của Đại học New York và Trường Kỹ thuật Tandon, đã công bố một phương pháp tiếp cận mới để cải thiện hiệu suất AI trong doanh nghiệp, nhằm cân bằng chi phí, tốc độ và độ tin cậy để triển khai AI hiệu quả và hiệu suất hơn. Phương pháp tiếp cận, được trình bày chi tiết trong một bài báo kỹ thuật, giải quyết các điểm khó khăn đã cản trở các dự án AI của doanh nghiệp.

Công ty cũng đã phát hành hai bộ dữ liệu mới, "FinancialQA" và "MedicalQA", để đánh giá các hệ thống AI trong các tình huống tài chính và y tế quan trọng. Các công cụ này là một phần của Trustwise Optimize:ai trust layer, một ứng dụng của các phát hiện nghiên cứu nhằm mục đích làm cho AI hiệu quả hơn, ít tốn kém hơn và đáng tin cậy hơn.

Sự hợp tác giữa Trustwise và NYU đã mang lại bước đột phá lớn trong việc tối ưu hóa AI cho doanh nghiệp. Tận dụng tối ưu hóa Bayesian, nghiên cứu chứng minh những cải tiến so với các phương pháp tiếp cận truyền thống và cung cấp một bộ cấu hình cân bằng nhiều mục tiêu, cho phép doanh nghiệp giảm latency và chi phí vận hành trong khi vẫn duy trì phản hồi AI chất lượng cao.

Barker, giám đốc R&D&D AI tại Trustwise, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của phương pháp tiếp cận mới này, cho phép các công ty tìm ra sự cân bằng tối ưu cho hệ thống AI của họ mà không cần điều chỉnh thủ công nhiều, trong khi Umang Bhatt của Đại học New York nhấn mạnh rằng việc tối ưu hóa AI đòi hỏi phải cấu hình hệ thống để đáp ứng các nhu cầu kinh doanh cụ thể, dẫn đến tăng hiệu quả và lợi thế cạnh tranh.