EXL приобретает разработчика физических моделей искусственного интеллекта iMerit
Например, iMerit сотрудничает с Carbon Robotics, чтобы помочь обработать миллионы изображений растений, необходимых для создания сельскохозяйственной модели для роботизированной прополки.
Капур: Это приобретение частей жизненного цикла ИИ, которые часто управляются отдельно, создают комплексную платформу ИИ для предприятий.
iMerit предлагает модели обучения под руководством экспертов, мультимодальную оценку, платформу Ango Hub и глобальные сетевые эксперты в предметной области. EXL выбирает корпоративные данные, глубокий отраслевой контекст и опыт работы в сфере бизнес-операций.
В определении этих возможностей намечается более непрерывный путь от подготовки хороших данных до точных настроек модели, оценивается ее состояние и состояние в рабочем процессе предприятия по мере перехода клиентов от пилотного к промышленному ИИ. Цель — помочь организации преодолеть разрыв между инновациями и реальным производством, превратить потенциал ИИ в впечатляющие бизнес-результаты, зарабатывая доверие.
п>
Физический ИИ еще должен обеспечить выход стоимости для бизнеса
Почему другие компании не используют ваш подход?
Капур: Корпоративный ИИ вступает в более требовательную фазу. Организации широко экспериментировали, но большинству из них все еще трудно достичь постоянных ценностей для бизнеса.
Задача не заключалась просто в выборе модели; это обучение, адаптация, адаптация и управление последовательностью искусственного интеллекта для обеспечения их надежной работы в конкретных бизнес-контекстах. Именно здесь такие возможности, оценка как модели, обучение с подкреплением, данные в конкретной предметной области, «красная команда» и обратная связь от результатов обучения.
По мере того, как ИИ переходит в робототехнику и автономные системы на периферии, успех зависит не столько от масштаба модели, сколько от качества данных. Физический ИИ должен интерпретировать шумные мультимодальные входные данные, анализировать в режиме реального времени и безопасно действовать в непредсказуемых условиях, чтобы правильно определить следующее действие, а не только “правильное” ответ.п>
Проблемы развиваются от восприятия к планированию и принятию решений. Эксперты-люди играют решающую роль в создании высококачественных наземных данных, они помогают создавать реалистичные сценарии, выявлять редкие крайние случаи и оценивать, правильно ли отреагировало транспортное средство или робот.
Похожие записи
- Минцифры не поддержало поправку к закону об ИИ, которая обяжет разработчиков выплатить правообладателям разовое вознаграждение за уже использованные для обучения нейросетей произведения
- Исследователи Meta обучили модель ИИ с 8 миллиардами итераций достичь уровня Claude Opus 4.5 — без непомерных затрат, связанных с освоением новых технологий.
- Многомировая природа контингентности, или как выйти из корреляционного круга и не уничтожить физику
Оцените материал:
Похожие записи
Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
