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负责任的生成人工智能的五大支柱:未来的道德准则

生成式人工智能的进步引发了关于数据所有权的新问题, 内容的完整性, 算法的偏见, 和更多的. 在这里, NLP前沿的三位专家提出了开发道德生成人工智能解决方案的建议.

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外祖母道格拉斯

外祖母道格拉斯

Madelyn是Toptal的首席工程编辑,也是Meta的前软件工程师. 她有六年多的研究经验, 写作, 并为工程出版物编辑, 专门研究新兴技术和人工智能. 她曾在南加州大学维特比工程学院担任编辑,她关于工程伦理的研究发表在IEEE的NER 2021会议上.

计算机视觉管道体系结构:教程

建立一个简单的, 为您的视频处理应用程序提供可重用的基础,并缓解视频操作的常见挑战.

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内森巴布科克

内森巴布科克

Nathan是一名前端开发人员和视频处理专家. 他开发了用于流媒体服务的开源计算机视觉工具hypertrigger. 内森还在摩托罗拉解决方案公司担任了五年的全栈工程师, 他在哪里和React一起工作, 角, 苗条的, 以及本地web组件, 并主导公司内部设计体系的开发.

经过测试的解决方案:使用React设计模式

设计模式提供了一种方便的方法,可以用久经考验的解决方案来应对挑战, 节省开发人员的时间和精力. 下面是React设计模式是如何让模块之间的耦合更少的.

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Mudassir Ijaz

Mudassir Ijaz

Mudassir是一个全栈软件工程师,专门研究JavaScript框架和库. 作为一名高级工程师,他构建了许多React应用程序,并在SAP等全球公司工作过, 位, Kwanso, 和VoicePing.

在这种问我任何问题的风格中&A, Toptal首席AI开发人员若昂·迪奥戈·德·奥利维拉回答了其他工程师关于转向ML的资源的问题, 大型语言模型的方法, 以及人工智能未来最关键的应用.

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若昂·迪奥戈·德·奥利维拉

若昂·迪奥戈·德·奥利维拉

Joao是一名人工智能开发人员,在宝洁等财富100强公司工作了10多年 & 赌博和医疗、能源和金融行业的初创公司. Joao拥有波尔图大学计算机科学硕士学位,并拥有机器学习和深度学习方面的多项认证.

人工智能的优势:使用GPT和扩散模型进行图像生成

生成式人工智能正在席卷世界, 对我们创造的内容有潜在的深远影响. 学习人工智能图像生成的基础知识,并通过本教程生成复杂的艺术渲染.

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胡安·曼纽尔·奥尔蒂斯·德·萨拉特

胡安·曼纽尔·奥尔蒂斯·德·萨拉特

Juan是一名开发人员, 数据科学家, 他是布宜诺斯艾利斯大学研究社交网络的博士研究员, AI, 和NLP. Juan拥有十多年的数据科学经验,并在包括SPIRE和ICCS在内的ML会议上发表过论文.

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问一个NLP工程师:从GPT模型到人工智能伦理

想要在像GPT-4这样的革命性语言模型的浪潮中扩展你的技能吗? 在这个问我任何问题风格的教程, Toptal数据科学家和人工智能工程师Daniel psamurez Rubio回答了其他程序员关于机器学习的问题, 自然语言处理, 以及人工智能话题.

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丹尼尔·帕姆雷斯·卢比奥

丹尼尔·帕姆雷斯·卢比奥

丹尼尔是一名数据科学家, 开发人员, 他是前首席技术官,专攻NLP超过6年, 最近专注于大型语言模型(llm). 他曾在巴斯夫(BASF)和戴姆勒(Daimler)担任高级数据科学家.

台湾加密钱包管理的好处

Formosa通过易于记忆来增强加密钱包管理, 主题安全语句,而不是传统的、分散的恢复关键字. 福尔摩沙安全、直观、高效.

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尤里·达·席尔瓦,维拉斯·博阿斯

尤里·达·席尔瓦,维拉斯·博阿斯

尤里是一名安全工程师,也是密码格式Formosa和SRVB的创造者, 非对称密码系统. 协议和密码学的设计和验证专家, 他的背景涉及统计学, 物理, 和数学. 尤里拥有巴西圣卡塔琳娜联邦大学计算机科学硕士学位.

Toptal 工程 专家

加布里埃尔Courtemanche

Gabriel是一个高效可靠的专业人士,他拥有广泛的web应用程序开发技能. 他一直致力于一系列的产品和客户——从为Shopify和Autodesk的生产工程团队解决可扩展性问题,到为初创公司推出新的应用程序. 他的大部分工作由领导技术团队组成, 通过创建一个简单的开发环境, 解决技术债务, 提供最佳实践代码示例, 指导开发者.
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