Речник на AI
Ключови термини от AI и корпоративните технологии — практични обяснения без жаргон.
135 terms
А
Автоматизация на процеси с AI
Автоматизацията на процеси с AI позволява на AI системите да изпълняват сложни бизнес задачи от начало до края, комбинирайки обработката на естествен език и разсъжденията с инструменти и съществуващи системи.
Прочети повече →Автономни AI агенти
Автономните AI агенти са софтуерни системи, които възприемат средата си, вземат решения и предприемат действия за постигане на дългосрочни цели без непрекъснат човешки надзор.
Прочети повече →Агентен AI (Agentic AI)
AI системи, способни на автономно планиране, вземане на решения и изпълнение на многостъпкови задачи без постоянен човешки надзор.
Прочети повече →Анализ на настроенията
Анализът на настроенията използва AI за извличане на емоционален тон от текст — положителен, отрицателен или неутрален — с приложения в мониторинга на бранда и обратната връзка от клиенти.
Прочети повече →Анонимизация на данни с AI
Автоматично премахване или маскиране на лични данни (PII) в набори за обучение и заявки към AI модели, в съответствие с GDPR.
Прочети повече →Анотация на данни (Маркиране на данни)
Анотацията на данни е процесът, при който хората идентифицират и маркират примерни обучаващи данни с правилни етикети, необходим за повечето случаи на обучение с учител.
Прочети повече →В
Векторна база данни
Специализирана база данни, съхраняваща данни като числови вектори — позволяваща семантично търсене на „подобно“ съдържание.
Прочети повече →Версиониране на модели
Версионирането на модели включва проследяване и управление на различни версии на модела, гарантирайки, че производството може надеждно да извършва откат, да сравнява модели и да провежда A/B тестове.
Прочети повече →Г
Генеративен AI
Генеративният AI са AI системи, създаващи ново съдържание — текст, изображения, код, аудио, видео — като синтезират и екстраполират модели, научени от обучаващи данни.
Прочети повече →Генериране на видео с AI
Моделите за генериране на видео с AI създават нови видеоклипове от текстови заявки, изображения или съществуващо видео, отваряйки нови творчески възможности.
Прочети повече →Генериране на изображения с AI
Моделите за генериране на изображения с AI създават нови изображения, произведения на изкуството и визуално съдържание от текстови описания или друг вход.
Прочети повече →Генериране на код с AI
Генерирането на код с AI създава изходен код въз основа на описания на естествен език, спецификации или съществуващ код, увеличавайки производителността на разработчиците.
Прочети повече →Граф на знания
Графът на знания е структурирано представяне на обекти и техните взаимоотношения в домейн, улесняващо интелигентното извличане на информация и разсъждение в AI приложения.
Прочети повече →Д
Дестилация на знания (Knowledge Distillation)
Knowledge distillation е техника, при която по-малък модел (ученик) е обучен да имитира по-голям модел (учител), прехвърляйки знания за изграждане на ефективни модели с подобна производителност.
Прочети повече →Детекция на Deepfake
Технологиите за детекция на deepfake идентифицират лица, гласове или медии, генерирани от AI, адресирайки значителни заплахи за достоверността на информацията и идентификационните измами.
Прочети повече →Диференциална поверителност
Диференциалната поверителност е математическа рамка, позволяваща публикуване на анализи на данни, гарантирайки, че никой не може уверено да каже дали конкретно лице е в базата данни.
Прочети повече →Дрейф на данни
Дрейфът на данните се случва, когато статистическото разпределение на оперативните данни се промени с течение на времето от обучаващите данни, причинявайки влошаване на производителността на модела.
Прочети повече →З
Заключване при доставчик в AI
Заключването при доставчик в AI описва техническите и договорни зависимости, затрудняващи преминаването от една AI платформа към друга - стратегически риск, изискващ оценка и управление.
Прочети повече →Закони за скалиране на невронни мрежи
Законите за скалиране на невронни мрежи описват как производителността на модела се подобрява предсказуемо с мащаба на модела, размера на обучаващите данни и изчисленията за обучение.
Прочети повече →И
Извикване на функции
Извикването на функции позволява на езиковите модели структурирано да извикват външни API-та, инструменти и функции, разширявайки способностите им от генериране на текст до реални действия.
Прочети повече →Извличане на информация за AI
Извличането на информация за AI е процесът, намиращ релевантни документи, пасажи или факти от голям корпус за предоставяне на контекст за генериране на отговори или директни заявки.
Прочети повече →Изравняване на AI
Изравняването на AI е техническото и философско предизвикателство да се създадат AI системи, действащи в съответствие с човешките ценности, намерения и полза за обществото.
Прочети повече →Инженеринг на заявки
Инженерингът на заявки е способността да проектирате инструкции, контекст и структура на LLM входове за получаване на релевантни, точни и полезни изходи - разширявайки способностите на модела без преобучение.
Прочети повече →Инженеринг на характеристики
Инженерингът на характеристики е процесът на използване на знания за домейна за трансформиране на суровите данни в информативни представяния, работещи по-добре в модели за машинно обучение.
Прочети повече →Интеграция на AI с IT системи
Интеграцията на AI адресира предизвикателствата и добрите практики за вграждане на AI способности в съществуващи бизнес системи - CRM, ERP, платформи за данни.
Прочети повече →Интелигентна обработка на документи (IDP)
IDP (Intelligent Document Processing) автоматизира извличането на информация, класификацията и работните потоци на документи с AI, обработвайки различни формати (PDF, изображение, email).
Прочети повече →К
Карта на модела
Картата на модела е стандартизиран документ, предоставящ преглед на модел за машинно обучение - неговата цел, производителност, ограничения и етични съображения.
Прочети повече →Квантизация на модела
Квантизацията на модела намалява точността на представяне на стойностите на теглата - обикновено от 32-битова плаваща запетая до 8-битова или по-малка - намалявайки размера на модела и ускорявайки инференцията при намаляване на качеството.
Прочети повече →Класификация на риска по Регламента за AI
Обяснение на четири-нивовата система за класификация на риска на Регламента на ЕС за AI - забранени, висок риск, специфичен риск за прозрачност и минимален риск - с практически приложения.
Прочети повече →Компютърно зрение
Компютърното зрение е областта, позволяваща на компютрите да интерпретират и разбират изображения и видео, с приложения от разпознаване на обекти до промишлен контрол на качеството.
Прочети повече →Контекстов прозорец
Максималното количество текст (токени), което AI модел може да обработи в една заявка — ключово ограничение на производителността на LLM.
Прочети повече →Корпоративна AI стратегия
Корпоративната AI стратегия обхваща рамката за приоритизиране, внедряване и управление на AI инициативи, изравнявайки AI инвестициите с бизнес цели, компетентности и рискове.
Прочети повече →М
Машинен превод с AI
AI-подпомогнатият машинен превод осигурява естествено-езиков превод на текст между езиците, постигащ безпрецедентни стандарти и покриващ широк диапазон от езикови двойки и домейни.
Прочети повече →Мащабиране на AI в организации
Мащабирането на AI обхваща прехода от единични експерименти към широко внедряване чрез справяне с компетентности, инфраструктура, управление и промяна на културата.
Прочети повече →Механизъм на вниманието (Attention Mechanism)
Механизмът на вниманието е ключов компонент в Transformer моделите, позволяващ на модела да обръща внимание на релевантни части от входната последователност при генериране на всеки токен в изхода.
Прочети повече →Модел на зрялост на AI
Моделът на зрялост на AI оценява организационните компетентности в четири области: стратегия, персонал, технологии и ефективност.
Прочети повече →Мониторинг на AI модели
Мониторингът на AI модели проследява производителността на модела в производство с течение на времето за детекция на дрейф, идентифициране на деградации и задействане на преобучение или намеса преди въздействие върху бизнес резултатите.
Прочети повече →Мултиагентни системи
AI архитектура, в която десетки специализирани агенти си сътрудничат по задачи — всеки с уникални компетенции и роли.
Прочети повече →Мултимодален AI
AI модели, обработващи едновременно текст, изображения, аудио и видео — разбиране на контекст от множество информационни източници.
Прочети повече →Мултимодален RAG
Мултимодалният RAG (Retrieval-Augmented Generation) разширява традиционните системи за извличане-генериране да включват визуално, аудио и друго съдържание, улесняващо заявките и анализа на смесени корпуси.
Прочети повече →Н
Наблюдаемост на AI
Мониторинг на AI системи в реално време — проследяване на производителност, разходи, качество на отговорите и аномалии в продукционни среди.
Прочети повече →Нула-примерно и малко-примерно обучение
Нула-примерното обучение (zero-shot) изпълнява задачи на невиждани примери без специфично обучение, докато малко-примерното обучение (few-shot) подобрява производителността чрез добавяне на малко примери в заявката.
Прочети повече →О
Обслужване на модели (Model Serving)
Обслужването на модели обхваща инфраструктурата и практиките за предоставяне на инференция на модела на производствен трафик - балансирайки производителността, разходите, надеждността и мащабирането.
Прочети повече →Обща стойност на притежание за AI
Общата стойност на притежание (TCO) за AI анализира всички разходи, свързани с пълния жизнен цикъл на AI проект - разработка, инфраструктура, операции, управление и мащабиране.
Прочети повече →Обяснима AI (XAI)
Техники, позволяващи разбиране защо AI модел е взел дадено решение — критични за доверие, одит и съответствие с AI Act.
Прочети повече →Отговорен AI
Отговорният AI обхваща принципите и практиките, гарантиращи, че AI системите се разработват и внедряват по справедлив, прозрачен, отчетен, безопасен и полезен за хората начин.
Прочети повече →Отравяне на данни
Отравянето на данни е тип атака, при която нападателите инжектират злонамерени данни в обучаващите данни, изкривявайки поведението на модела или имплантирайки задна вратичка.
Прочети повече →Отравяне на модела
Отравянето на модела е тип атака, при която нападателите манипулират обучен модел чрез специално проектирани входни данни, осигурявайки злонамерено поведение при задействане, докато производителността остава невидима при нормални входни данни.
Прочети повече →Оценка на AI модели
Оценката на AI моделите е систематичният процес за измерване на производителността на модела чрез дефинирани метрики, тестови набори и разграничени случаи на употреба.
Прочети повече →П
Поверителни изчисления
Поверителните изчисления защитават данните по време на обработката чрез изпълнение на приложения в Trusted Execution Environments (TEE).
Прочети повече →Повторно класиране (Reranking)
Повторното класиране е стъпка в RAG и системите за извличане на информация, при която резултатите от първоначалното извличане се пренарежда с по-сложен модел за класиране за подобряване на крайната уместност.
Прочети повече →Предиктивна поддръжка
Предиктивната поддръжка използва AI за прогнозиране на отказ на оборудването от сензорни данни и исторически модели, намалявайки времето на престой, удължавайки живота на оборудването и намалявайки разходите за поддръжка.
Прочети повече →Присъщи способности в AI
Присъщите способности на AI са способности, появяващи се при определени мащаби на модела внезапно, а не постепенно, демонстрирайки интригуващи въпроси за предсказуемостта на мащабирането.
Прочети повече →Противникови атаки срещу AI
Противниковите атаки манипулират AI модели чрез специално проектирани входни данни — смущения в изображения, инжектиране на подкани или фалшифицирани данни — нарушавайки производителността или заобикаляйки защитите.
Прочети повече →Пътна карта за внедряване на AI
Пътната карта за внедряване на AI предоставя поетапна рамка за организациите за преминаване от концепция към производствено внедряване, адресирайки стратегия, компетентности, инфраструктура, управление и управление на промяната.
Прочети повече →Р
Разговорен AI
Разговорният AI са системи, позволяващи продължаващи взаимодействия на естествен език - чатботове, гласови агенти, асистенти.
Прочети повече →Разделяне на документи на части (Chunking)
Chunking-ът е процесът на разделяне на по-големи документи на по-малки части за ефективно вграждане и извличане в RAG системи.
Прочети повече →Регистър на модели
Регистърът на модели централизирано съхранява версиите на модела, метаданните и статуса на внедряване, осигурявайки проследяемост, управление и управление на жизнения цикъл на модела.
Прочети повече →Реч към текст и текст към реч
AI технологиите реч-към-текст (STT) и текст-към-реч (TTS) позволяват точно транскрибиране и естествен синтез на глас, захранвайки гласови интерфейси, обслужване на клиенти и достъпност.
Прочети повече →Ръководство за Регламента на ЕС за AI
Това ръководство дава преглед на Регламента на ЕС за AI — първото всеобхватно AI регулиране в света — включително класификация на риска, задължения за съответствие и срокове за прилагане.
Прочети повече →С
Семантично кеширане
Семантичното кеширане съхранява и повторно използва отговорите на LLM за подобни (не идентични) заявки, намалявайки разходите за API и подобрявайки латентността при последователни отговори.
Прочети повече →Семантично търсене
Семантичното търсене разбира смисъл и контекст, а не само символни съвпадения, намирайки релевантни резултати дори когато не използват точно същата терминология като заявката.
Прочети повече →Синтетични данни
Изкуствено генерирани набори от данни, запазващи статистическите свойства на оригиналите — за обучение на AI без нарушаване на поверителността.
Прочети повече →Системи за препоръки
Системите за препоръки филтрират съдържанието или продуктите, представляващи интерес за потребителите въз основа на история и предпочитания, балансирайки бизнес цели, разнообразие и избягване на предубеждени ехокамери.
Прочети повече →Смесица от експерти (Mixture of Experts, MoE)
Mixture of Experts (MoE) е архитектура на модела, разделяща изчисленията на специализирани подмрежи (експерти), активирайки само малко подмножество за всеки вход - осигурявайки голямо ефективно качество при разумни изчислителни разходи.
Прочети повече →Стрийминг на AI отговор
Стриймингът на AI отговор позволява на LLM изхода да бъде изпратен до клиента при генерирането му, намалявайки латентността при натоварване и подобрявайки потребителското изживяване.
Прочети повече →Структуриран изход
Структурираният изход от LLM генерира структурирани, данни-анализируеми изходи като JSON, XML или специфична схема, улеснявайки директната интеграция с низходящи системи.
Прочети повече →Т
Температура и Top-P вземане на проби
Температурата и Top-P вземането на проби контролират случайността и креативността на LLM изхода - критични параметри за разбиране при ефективно внедряване на модели.
Прочети повече →Трансферно обучение
Трансферното обучение позволява на моделите да прехвърлят знания от предишни обучени задачи към нови, значително намалявайки изискванията за данни и изчисления за конкретни приложения.
Прочети повече →A
A/B тестване на AI модели
A/B тестването за AI модели сравнява множество версии на модели в продукция, за да определи кой постига по-добри бизнес резултати со статистическа достоверност.
Прочети повече →A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Протокол за комуникация между AI агенти от различни доставчици — позволяващ сътрудничество между агенти на Google, Microsoft, Salesforce.
Прочети повече →AI Бенчмаркове
AI бенчмарковете са стандартизирани тестове за оценка на производителността на модела при дефинирани задачи, осигуряващи сравнения между модели и с течение на времето.
Прочети повече →AI в здравеопазването
AI приложенията в здравеопазването позволяват ранна диагностика, разработване на лекарства, персонализирано лечение и оперативна ефективност — и поставят значителни предизвикателства в областта на регулирането и поверителността.
Прочети повече →AI в логистиката
AI в логистиката трансформира управлението на веригата на доставки чрез автоматизиране на планирането на маршрути, прогнозирането на търсенето, управлението на запасите и намаляването на разходите.
Прочети повече →AI в маркетинга
AI в маркетинга позволява персонализиране в мащаб, оптимизация на кампании, генериране на съдържание, оценяване на потенциални клиенти и анализ на ефективността.
Прочети повече →AI в обслужването на клиенти
AI приложенията трансформират обслужването на клиенти чрез интелигентни чатботове, автоматизиране на запитвания, анализ на разговори и инструменти за подкрепа на агентите.
Прочети повече →AI в правната индустрия
AI приложенията в правото позволяват автоматизиран преглед на документи, правно изследване, анализ на договори и прогнозиране на изходи — намалявайки разходите и поставяйки правни и етични предизвикателства.
Прочети повече →AI в производството
AI оптимизира производството чрез контрол на качеството, предиктивна поддръжка, оптимизация на процесите и автоматизация на умни фабрики.
Прочети повече →AI в тестването на софтуер
AI приложенията в тестването на софтуер автоматизират генерирането на тестови случаи, регресионните проверки, намирането на дефекти и оценката на качеството — увеличавайки покритието и намалявайки ръчното натоварване.
Прочети повече →AI в HR и набирането на персонал
AI приложенията в HR автоматизират процесите по набиране, подобряват ангажираността на служителите и поддържат управлението на таланти — при необходимост от подходящ надзор за избягване на пристрастие.
Прочети повече →AI воден знак
AI воденото маркиране задава статистически подписи на AI-генериран текст или изображения за идентифициране на AI-генерирано съдържание, подкрепяйки прозрачността и предотвратявайки злоупотреба.
Прочети повече →AI във финансите
AI приложенията трансформират финансовите услуги чрез автоматизиране на анализа на риска, откриването на измами, алгоритмичната търговия, обслужването на клиенти и регулаторното съответствие.
Прочети повече →AI грамотност
Задължителна от февруари 2025 г. — способността да се разбира и отговорно използва AI, изисквана от член 4 на AI Act.
Прочети повече →AI двойно програмиране
Инструментите за AI двойно програмиране позволяват на LLM да действат като партньор за код, предоставяйки предложения, обяснения на код, генериране на код от описания и помощ при отстраняване на грешки.
Прочети повече →AI етика
AI етиката адресира моралните въпроси, поставяни от разработването и внедряването на AI системи - справедливост, прозрачност, отчетност, поверителност и балансиране на различни въздействия.
Прочети повече →AI и GDPR
AI системите създават специфични предизвикателства за съответствие с GDPR, включително изисквания за прозрачност, права на субектите на данни, оценки на въздействието и ограничения върху автоматизираното вземане на решения.
Прочети повече →AI инференция
Процесът на генериране на отговори от обучен AI модел — продукционният етап, при който моделът обработва входовете и връща резултати.
Прочети повече →AI като услуга (AIaaS)
AI като услуга (AIaaS) предоставя AI ресурси и функционалности чрез облак, позволявайки на организациите да внедряват машиннообучаеми способности без широка вътрешна развойна компетентност.
Прочети повече →AI обобщение на документи
AI системите за обобщение на документи генерират кратки, точни обобщения на дълго съдържание, намалявайки времето за четене и улеснявайки достъпа до знания в организациите.
Прочети повече →AI одит
Систематична оценка на AI системи по отношение на сигурност, регулаторно съответствие, качество на резултатите и бизнес риск.
Прочети повече →AI оркестрация
Координиране на множество AI модели и агенти, работещи заедно по сложни задачи — от разпределение на ресурси до управление на потоци от данни.
Прочети повече →AI предразсъдъци (AI Bias)
Систематични предразсъдъци в изходите на AI модела, произтичащи от неравномерни данни за обучение — риск от дискриминация и несъответствие с регулацията.
Прочети повече →AI разсъждение
<strong>AI разсъждение</strong> се отнася до способностите на модела да формулира мислене стъпка по стъпка преди даване на отговор, подобрявайки производителността при математически, логически и разсъдъчни задачи.
Прочети повече →AI с отворен код
AI с отворен код обхваща AI модели, инструменти и рамки, публично достъпни с изходен код - насърчавайки иновациите и достъпността чрез принос от общността и повдигайки въпроси за безопасност.
Прочети повече →AI сигурност на веригата на доставки
AI сигурността на веригата на доставки обхваща оценка на риска, верификация и мониторинг на софтуера, моделите, данните и зависимостите, включени в AI системи.
Прочети повече →AI тестване за съответствие
AI тестването за съответствие верифицира, че AI системите отговарят на регулаторни изисквания, етични стандарти и организационни политики, обхващайки справедливост, прозрачност, поверителност и безопасност.
Прочети повече →AI токенизация
Процес на преобразуване на текст в токени (фрагменти от думи/символи), разбираеми за AI модела — пряко влияе на разходите и качеството.
Прочети повече →AI тръбопровод
AI тръбопроводът е автоматизирана последователност от процеси, обединяващи суровите данни, обучението на модели, оценката и внедряването в последователен, възпроизводим и управляем работен поток.
Прочети повече →AI Център за върхови постижения
AI Центърът за върхови постижения (AI CoE) е организационна единица, координираща AI стратегията, стандартите, компетентностите и внедряването в цялото предприятие.
Прочети повече →AI Governance
Организационна рамка за управление на AI в предприятието — политики, процеси, отговорност и регулаторно съответствие.
Прочети повече →AI Guardrails
Защитни механизми, ограничаващи поведението на AI модела — филтри за съдържание, валидиране на изходи, ограничения на правата и контроли за сигурност.
Прочети повече →AI Red Teaming
Тестване на сигурността на AI системи чрез симулирани атаки — намиране на уязвимости, заобикаляне на guardrails и методи за манипулиране на модела.
Прочети повече →AI Sandbox (тестова среда)
AI Sandbox е контролирана среда, позволяваща тестване на нови AI технологии и случаи на употреба без риск за производствени системи, живи данни или изисквания за съответствие.
Прочети повече →AI-подпомогнат OCR
AI-подпомогнатият OCR разширява традиционното оптично разпознаване на символи с NLP и контекстуално разбиране за извличане на текст от сложни документи с оформления, таблици и специфично за домейна съдържание.
Прочети повече →C
Chain of Thought
Техника за промптване, при която AI моделът „мисли на глас“ — разсъждава стъпка по стъпка, подобрявайки точността при сложни въпроси.
Прочети повече →CI/CD за AI
CI/CD за AI разширява традиционните практики за непрекъсната доставка, за да включва управление на модели, тестване на данни и контрол на внедряването.
Прочети повече →Cloud AI срещу On-Premise AI
Сравнителна рамка, оценяваща разходите, сигурността, производителността и съответствието на облачните и on-premise AI внедрявания.
Прочети повече →Computer Use (AI)
Способността на AI модели директно да контролират компютър — кликване, писане, навигиране в интерфейси като човек.
Прочети повече →E
Edge AI
Стартиране на AI модели директно на крайни устройства — без изпращане на данни в облака, с минимална латентност.
Прочети повече →Embedding (векторно представяне)
Представяне на текст, изображения или аудио като числови вектори — основата на семантичното търсене и RAG системите.
Прочети повече →G
GPU и TPU за AI
GPU (графични процесорни единици) и TPU (тензорни процесорни единици) са основният хардуер за обучение и инференция на AI - техните архитектури, силни страни и насоки за избор.
Прочети повече →Grounding AI
Техника за закотвяне на отговорите на AI модела във фактически данни — елиминиране на халюцинации чрез предоставяне на контекст от надеждни източници.
Прочети повече →M
MCP (Model Context Protocol)
Отворен стандарт за комуникация между AI модели и външни източници на данни и инструменти — „USB-C за изкуствения интелект“.
Прочети повече →MLOps
MLOps комбинира машинно обучение и DevOps за създаване на надеждни, възпроизводими практики за изграждане, внедряване и поддържане на модели за машинно обучение в производство.
Прочети повече →N
NIS2 и изкуственият интелект
Директивата NIS2 в контекста на AI — изисквания за киберсигурност за компании, използващи AI системи в критична инфраструктура.
Прочети повече →NLP (Обработка на естествен език)
NLP (Natural Language Processing) е AI областта, фокусирана върху позволяване на компютрите да разбират, интерпретират и генерират човешки език - обхващайки разпознаване на реч, превод, обобщение и много други задачи.
Прочети повече →P
Procurement на AI
Procurement на AI е стратегическият процес за оценка и избор на доставчици на AI услуги, модели и инфраструктура за бизнес нужди, управление и цели за спестяване на разходи.
Прочети повече →Prompt Injection
Атака, инжектираща зловредни инструкции във входните данни на AI модела — за поемане на контрол над поведението му.
Прочети повече →R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Техника, комбинираща извличане на информация с генериране — AI отговаря въз основа на актуални документи, а не само на „паметта“ си.
Прочети повече →RLHF (Обучение с подкрепление от обратна връзка от хора)
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) е техника за обучение, изравняваща поведението на модела с човешките предпочитания чрез използване на човешки оценители за класиране на отговорите.
Прочети повече →ROI от AI
ROI от AI измерва баланса между AI инвестициите и реалните бизнес резултати, обхващайки спестявания на разходи, увеличение на приходите, подобрения на ефективността и нематериални стойности.
Прочети повече →RPA срещу AI
Сравнение между роботизирана автоматизация на процесите (RPA) и AI, оценяващо коя технология или комбинация е подходяща за различни сценарии за автоматизация.
Прочети повече →S
Shadow AI
Неоторизирано използване на AI инструменти от служителите — без знанието или контрола на IT отдела, с риск от изтичане на данни.
Прочети повече →SLM (Small Language Models)
Компактни AI модели (1–7B параметри), работещи локално, бързо и евтино — идеални за специализирани задачи без разходи за облак.
Прочети повече →