مهندسی پرامپت چیست و چرا برای مدیران و مدرسین اهمیت دارد؟ با آموزش گام‌به‌گام، کاربردهای عملی، ریسک‌ها و چک‌لیست شروع سریع، بهره‌وری از هوش مصنوعی را افزایش دهید.

استارتاپ‌های هوش مصنوعی به یکی از تأثیرگذارترین بازیگران صنعت فناوری تبدیل شده‌اند. آن‌ها در زمینه‌هایی همچون هوش مصنوعی عمومی (AGI)، یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی مولد (Gen AI) دست به نوآوری زده‌اند و در عین حال چالش‌های بزرگ دنیای امروز را هدف گرفته‌اند.

این استارتاپ‌ها در یکی از دشوارترین مسیرهای یادگیری فنی در تاریخ فعالیت کرده‌اند، زیرا در بازاری نوپا و پرنوسان تلاش می‌کنند نوآوری کنند.

برخلاف دوران دات‌کام که بیشتر شرکت‌ها بر رشد اینترنت تمرکز داشتند، رهبران امروز هوش مصنوعی بر حوزه‌هایی تخصصی تمرکز کرده‌اند که به تخصص بالا و سرمایه‌گذاری سنگین در زیرساخت محاسباتی نیاز دارد.

در فضای سرمایه‌گذاری کنونی نیز این پیچیدگی فنی آشکار است؛ سرمایه‌گذاران دیگر صرفاً به رشد کاربران نگاه نمی‌کنند بلکه عملکرد مدل‌ها را می‌سنجند.

ارزش‌گذاری ۱۴ میلیارد دلاری شرکت Scale AI توسط متا نشان داد که زیرساخت داده‌ها به اندازه خود الگوریتم‌ها اهمیت یافته است. در عین حال، چارچوب «هوش مصنوعی قانون‌مند» شرکت Anthropic به دلیل تمرکز بر انطباق با مقررات، جایگاهی ممتاز در میان شرکت‌های بزرگ پیدا کرده است.

با پیشرفت سریع چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بهبود دقت، ارتباط و آگاهی از زمینه پاسخ‌ها به یک هدف کلیدی تبدیل شده است. یکی از تکنیک‌هایی که محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد تولید افزوده‌شده با بازیابی (RAG) است. اما RAG دقیقاً چیست و چگونه بر عملکرد مدل‌هایی مانند ChatGPT تأثیر می‌گذارد؟ بیایید عمیق‌تر بررسی کنیم.

در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، Perplexity AI به عنوان یک محصول تحول‌آفرین در حوزه بازیابی اطلاعات و تولید محتوا ظهور کرده است. این پست هوش مصنوعی Perplexity چیست و آینده دسترسی هوشمند به اطلاعات را بررسی می‌کند.