레인 T. 해리슨 | 우스터 폴리테크닉 무료 슬롯 게임소51032_51232
미국 국방부의 자금 지원을 받아 LAS 협력자들은 LAS 직원들과 협력하여 1년 동안 국가 안보 관련 크레이지 슬롯 프로젝트를 수행할 것입니다. 올해 프로젝트는 인공 지능 기반 인간-기계 팀 구성, 콘텐츠 분류, 지능 워크플로우에서 기계 학습 및 추천 시스템 운영화에 중점을 둘 것입니다.
해리슨의 보조금 작업은 AI 지원 도구 및 인터페이스의 신속하고 확장 가능한 평가를 위한 프레임워크인 EvalOps 개발에 중점을 둘 것입니다. EvalOps는 AI 환경의 중요한 과제를 해결합니다. 모델과 기능의 이동 대상을 통해 AI 기반 인터페이스를 최종 사용자 요구 사항 및 워크플로에 효과적으로 맞출 수 있는 방법은 무엇입니까? EvalOps는 실증적 크레이지 슬롯, 대화형 실험, 질적 이해관계자 피드백을 통해 AI 인터페이스를 더욱 신속하고 체계적으로 평가할 수 있는 기술 인프라와 지침을 제공함으로써 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 평가 기능을 AI 시스템 개발에 직접 통합함으로써 EvalOps는 정보 전문가를 위한 차세대 AI 도구의 유용성, 채택, 운영 효율성을 향상시킬 것입니다.
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