Описание ИИ с долговременной памятью AI LMMМасштабность
Наши модели ИИ способны обрабатывать огромные объёмы данных, при этом обучаясь на относительно небольших выборках. Это позволяет быстро решать универсальные комплексные задачи прогнозирования рисков в страховании и логистике в странах Латинской Америки. Сегодня мы ещё не достигли полного масштаба, поскольку активно ищем инвесторов (деньги и ресурсы) и покупателей (датасеты и финансирование), чтобы накопить необходимые логические и вычислительные ресурсы для масштабирования серверной части.
В дальнейшем мы планируем перенести коды и алгоритмы на промышленные сервера, интегрировать их в мобильные приложения, а также защитить масштабный патент и снять полнометражный фильм о будущем ИИ.Точность
Благодаря многолетним исследованиям мы достигли высокой точности прогнозирования.
На данный момент максимальная степень распознавания составляет 87,5 % (в редких случаях — до 100 %), при глобальном брутфорсе — 1,2 %. Наша прогнозная фаланга снижает брутфорс до 0,01 %, что существенно уменьшает затраты на вычисления, снижает требования к аппаратной части и делает эксплуатацию мощного ИИ значительно дешевле.Гибкость
Наши модели легко адаптируются к различным областям применения.
LMM-модель способна воспринимать мир в бинарной форме (1 или 0), переводя ваши решения в многомерные векторные модели.
Для полноценной реализации этого потенциала требуются серверные мощности для обучения ИИ на больших и разнообразных датасетах.Эффективность
Использование ИИ позволяет значительно сократить время и затраты на решение задач прогнозирования.
Сам процесс создания и обучения модели занял 16 лет моей жизни, но сегодня оператор может освоить взаимодействие с ИИ всего за 2–3 часа — без необходимости писать код или разбираться в сложной логике. Это оставляет человеку творческую часть принятия решений.