Şimdiye kadarki en gelişmiş modelimizi piyasaya sürdük: Pangram 4! Ayrıntıları buradan okuyabilirsiniz.
Pangram’ın nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi? Pangram gibi sinir ağları genellikle “kara kutu” gibidir: son derece doğrudurlar, ancak gizemlidirler ve açıklanması zordur.
Yorumlanabilirlik, yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığını incelemeyi amaçlayan bir yapay zeka araştırma alanıdır. Son birkaç aydır, Pangram olarak üretim ortamındaki yapay zeka metin algılama modellerimize yorumlanabilirlik yöntemlerini uygulamaya başladık.
Pangram Uzay Görselleştirmesi
Bu çalışmadan yola çıkarak, bugün Pangram 3.3.2’nin gömülme uzayını keşfedebileceğiniz ve modelin “İnsan” ile “AI” metin sınıflarını nasıl ayırdığını gözlemleyebileceğiniz etkileşimli bir araştırma projesi olan Pangram Space’i başlatıyoruz.
Projeyi görmek için Pangram Space’i ziyaret edin!
Elyas Masrour, Pangram’ın kurucu mühendislerinden biridir. Maryland Üniversitesi’nden mezun olur olmaz Pangram’a ikinci çalışan olarak katıldığından beri, model sunma API’si, rol tabanlı erişim kontrolleri ve destekleyici kanıt iş akışları gibi kritik altyapıları geliştirmiştir. Elyas ayrıca, saldırılara karşı dayanıklılık, model yorumlanabilirliği ve heterojen karışık içerik tespiti gibi projelerde araştırma ekibiyle yakın işbirliği içindedir. İş dışında Elyas, film yapımı, okuma ve şehri keşfetme gibi insan yaratıcılığı ve ifadesinin geniş bir yelpazesinin tadını çıkarmaktadır.
İlgili makaleler
Çalışanımızla Tanışın: Yapay Zeka Araştırma Bilimcisi Katherine
Yapay zeka tabanlı algılama artık çok daha iyi: Checkfor.ai'yi tanıtıyoruz
Checkfor.ai artık Pangram Labs oldu
Pangram, yapay zeka içeriklerini tespit etme konusunda insan uzmanlardan daha iyi performans gösteren tek yapay zeka tespit aracıdır
Çalışanımızla Tanışın: Pangram'ın Kurucu Mühendisi Elyas ile Tanışın!
Öğrenciler Yapay Zeka Algılamasından Nasıl Kaçınmaya Çalışıyor?
adresinden güncellemelerimize abone olun
