AWS पर बेहतर निर्णय लेने के लिए एलएलएम की पाठ सारांश क्षमताओं का मूल्यांकन करें | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1968302समय टिकट: अप्रैल 25, 2024
निकास प्राप्त करने के लिए KnowBe4 स्रोत क्लस्टर: डार्क रीडिंग स्रोत नोड: 1967928समय टिकट: अप्रैल 24, 2024
पारिस्थितिकीविज्ञानी 'कीस्टोन प्रजाति' पर पकड़ पाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं | क्वांटा पत्रिका स्रोत क्लस्टर: क्वांटमगाज़ी स्रोत नोड: 1967932समय टिकट: अप्रैल 24, 2024
अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए नॉलेज बेस का उपयोग करके स्केलेबल, सुरक्षित और विश्वसनीय आरएजी अनुप्रयोगों का निर्माण | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1967439समय टिकट: अप्रैल 23, 2024
अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब, अमेज़ॅन बेडरॉक और अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए नॉलेज बेस के साथ लाइव मीटिंग असिस्टेंट | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1965874समय टिकट: अप्रैल 18, 2024
मेटा लामा 3 मॉडल अब अमेज़न सेजमेकर जम्पस्टार्ट | पर उपलब्ध हैं अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1965892समय टिकट: अप्रैल 18, 2024
अमेज़ॅन टाइटन मल्टीमॉडल एंबेडिंग मॉडल का उपयोग करके लागत प्रभावी दस्तावेज़ वर्गीकरण | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1963529समय टिकट: अप्रैल 11, 2024
अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए नॉलेज बेस अब RetrieveAndGenerate API और पुनर्प्राप्त परिणामों की अधिकतम संख्या के कॉन्फ़िगरेशन के लिए कस्टम संकेतों का समर्थन करता है | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1962691समय टिकट: अप्रैल 9, 2024
Spotify अपने AI टेक्स्ट-टू-प्लेलिस्ट फ़ीचर का परीक्षण करता है स्रोत क्लस्टर: मेटान्यूज स्रोत नोड: 1962677समय टिकट: अप्रैल 9, 2024
हम एलएलएम सुरक्षा को अनुप्रयोग विकास में कैसे एकीकृत करते हैं? स्रोत क्लस्टर: डार्क रीडिंग स्रोत नोड: 1962162समय टिकट: अप्रैल 5, 2024
अमेज़ॅन बेडरॉक और अमेज़ॅन ओपनसर्च सर्वरलेस | का उपयोग करके उत्पाद अनुशंसाओं के लिए एक प्रासंगिक पाठ और छवि खोज इंजन बनाएं अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1961285समय टिकट: अप्रैल 3, 2024
अमेज़ॅन सेजमेकर पर उन्नत आरएजी पैटर्न | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1959780समय टिकट: मार्च 28, 2024
अमेज़ॅन बेडरॉक मॉडल अनुकूलन का उपयोग करके अपने अमेज़ॅन टाइटन इमेज जेनरेटर जी1 मॉडल को फाइन-ट्यून करें | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1959548समय टिकट: मार्च 27, 2024
एआई वियरेबल्स: पिन से लेकर खरगोश से लेकर टॉकिंग रिंग तक स्रोत क्लस्टर: मेटान्यूज स्रोत नोड: 1959310समय टिकट: मार्च 26, 2024
संदिग्ध NuGet पैकेज चीनी औद्योगिक जासूसी का संकेत दे सकता है स्रोत क्लस्टर: डार्क रीडिंग स्रोत नोड: 1959165समय टिकट: मार्च 26, 2024
क्या स्टैंडअलोन वीआर पीसी वीआर को रोक रहा है? स्रोत क्लस्टर: वी.आर. के लिए रोड स्रोत नोड: 1957584समय टिकट: मार्च 19, 2024
कैसे एआई और क्रिप्टो वित्त के भविष्य को आकार दे रहे हैं स्रोत क्लस्टर: क्रिप्टोकरंसीज स्रोत नोड: 1956820समय टिकट: मार्च 16, 2024
फ़ेडरेटेड लर्निंग के माध्यम से डेटा साझाकरण सक्षम करें: मुख्य डिजिटल अधिकारियों के लिए एक नीति दृष्टिकोण | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1956731समय टिकट: मार्च 15, 2024
AWS पर जेनेरिक AI एप्लिकेशन बनाने की सर्वोत्तम प्रथाएं | अमेज़न वेब सेवाएँ स्रोत क्लस्टर: AWS मशीन लर्निंग स्रोत नोड: 1956733समय टिकट: मार्च 14, 2024
सामान्यीकृत-गैर-प्रासंगिक ऑन्टोलॉजिकल मॉडल के लिए एक संरचना प्रमेय स्रोत क्लस्टर: क्वांटम जर्नल स्रोत नोड: 1956802समय टिकट: मार्च 14, 2024