Shaped
Shaped là gì?
Shaped là một nền tảng giúp các công ty tăng cường sự tương tác cho các nguồn cấp dữ liệu, gợi ý và thông báo bằng việc sử dụng machine learning. Nó cung cấp các giải pháp cho các lĩnh vực khác nhau bao gồm thị trường, mạng xã hội, nền tảng truyền thông, thương mại điện tử và nhiều hơn nữa.
Làm cách nào để sử dụng Shaped?
Để sử dụng Shaped, bạn cần kết nối dữ liệu của mình vào nền tảng, huấn luyện các mô hình xếp hạng của bạn và tích hợp chúng vào ứng dụng của bạn. Shaped cung cấp các API dễ sử dụng và xử lý các khía cạnh phức tạp trong kỹ thuật xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai. Nó cho phép bạn cá nhân hóa phiên của người dùng theo thời gian thực, thích ứng với các tình huống khởi đầu lạnh và tận dụng tất cả dữ liệu của bạn để xếp hạng. Shaped được thiết kế dành cho nhà phát triển, cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh và cấu hình để thử nghiệm.
Các tính năng cốt lõi của Shaped
Các tính năng chính của Shaped bao gồm: 1. Trang 'Dành cho bạn': Tạo trang cá nhân hóa cho người dùng của bạn. 2. Nguồn cấp dữ liệu: Tùy chỉnh nguồn cấp dữ liệu để hiển thị nội dung liên quan. 3. Tìm kiếm: Cải thiện kết quả tìm kiếm để cải thiện trải nghiệm người dùng. 4. Gợi ý: Tạo gợi ý cá nhân hóa cho người dùng. 5. Thông báo: Cá nhân hóa thông báo để tăng cường tương tác. 6. Trò chuyện: Tăng cường tương tác của người dùng với trải nghiệm trò chuyện cá nhân hóa. 7. Tương tự: Cung cấp gợi ý các mục tương tự cho người dùng. 8. AI thời gian thực cho cá nhân hóa: Thích ứng với sở thích của người dùng theo thời gian thực. 9. Cơ sở hạ tầng cho gợi ý, tìm kiếm và mô hình hóa người dùng: Sử dụng cơ sở hạ tầng của Shaped để xử lý các nhiệm vụ này dễ dàng.
Trường hợp sử dụng của Shaped
Shaped có thể được sử dụng cho các trường hợp cá nhân hóa khác nhau, như: 1. Trang 'Dành cho bạn': Tạo trang đích cá nhân hóa cho người dùng dựa trên sở thích của họ. 2. Nguồn cấp dữ liệu: Tùy chỉnh nguồn cấp dữ liệu tin tức, nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội hoặc nguồn cấp dữ liệu sản phẩm để hiển thị nội dung liên quan cho từng người dùng. 3. Lựa chọn hàng đầu dành cho bạn: Tạo ra gợi ý cá nhân hóa về các mục hàng đầu hoặc nội dung cho người dùng. 4. Tin tức nổi bật: Hiển thị các bài viết tin tức nổi bật dựa trên sở thích của người dùng. 5. Thường mua cùng nhau: Đề xuất gợi ý cá nhân hóa về các mục mua chung thường xuyên. 6. Vượt qua khởi đầu lạnh: Thích ứng với người dùng mới bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm dựa trên dữ liệu có hạn. 7. Cải thiện kết quả tìm kiếm: Cải thiện tính liên quan và độ chính xác của kết quả tìm kiếm. 8. Cải thiện độ chính xác của gợi ý: Điều chỉnh gợi ý để tăng sự hài lòng của người dùng.
Câu hỏi thường gặp từ Shaped
0
1
2
3
4
5
6
Công ty Shaped
Shaped Tên công ty: Shaped .
Linkedin Shaped
Liên kết Linkedin Shaped: https://www.linkedin.com/company/shapedai/
Twitter Shaped
Liên kết Twitter Shaped: https://twitter.com/shapedai
Shaped Bài đánh giá (0)
Phân tích của Shaped
Shaped Phân tích lưu lượng truy cập trang web
dòng chảy địa lý
Top 5 Regions
Shaped Khởi chạy nhúng
Sử dụng huy hiệu trang web để thu hút sự ủng hộ từ cộng đồng cho buổi ra mắt Toolify của bạn. Chúng dễ dàng nhúng vào trang chủ hoặc chân trang của bạn.
Sự thay thế của Shaped
100.00% 17.87%
Lắng nghe mạng xã hội
From Facebook AI to Shaped: Tullie Murrell's Journey to Personalized Ai
In this episode of "Inside Scoop with Sean Emory," Sean, the founder of Avory & Company, interviews Tullie Morrell, co-founder of Shaped and former researcher at Facebook, Palantir, Google, and Uber. They discuss the winners and losers in the rapidly evolving AI landscape, including the role of Meta and its AI capabilities. They also explore whether big players will dominate the field or if there is room for smaller companies to thrive. Tune in to gain insights into the world of AI and discover more about Tullie Murrell and his company, Shaped. Shaped: https://www.shaped.ai/ [00:00:00] Intro [00:05:31] Challenges in ranking and recommendations. [00:10:28] Tick tock "for you" pages. [00:12:40] AI tools within governance and privacy. [00:14:23] Data sovereignty and compliance. [00:19:26] Chat as a discovery tool. [00:22:11] Winners and losers in AI. [00:25:10] Hyper-focused and personalized chat apps. [00:28:49] The New York AI community. [00:31:26] CEO, co-founder of Shape.ai Tullie Murrell, the CEO and co-founder of Shaped brings a wealth of experience in AI research, having worked at esteemed institutions such as Facebook Research Labs, Palantir, Google, and Uber. With a strong background in the field, Tullie Murrell co-founded Shaped, an AI personalized engine that has been successfully operating for two years. For those interested in exploring the company and its products further, the official website can be found a thttps://www.shaped.ai/, as mentioned in the transcript at 00:30:59. Listeners are encouraged to visit the website to gain more insights into the company's offerings. To facilitate discussions on the latest AI techniques, Tullie is open to communication and can be reached via email at Tullie@shaped.ai. This contact information is provided in the episode transcript at 00:31:15 and 00:31:17. ___________________________ Disclaimer Avory & Co. is a Registered Investment Adviser. This platform is solely for informational purposes. Advisory services are only offered to clients or prospective clients where Avory & Co. and its representatives are properly licensed or exempt from licensure. Past performance is no guarantee of future returns. Investing involves risk and possible loss of principal capital. No advice may be rendered by Avory & Co. unless a client service agreement is in place. Listeners and viewers are encouraged to seek advice from a qualified tax, legal, or investment adviser to determine whether any information presented may be suitable for their specific situation. Past performance is not indicative of future performance. “Likes” are not intended to be endorsements of our firm, our advisors or our services. Please be aware that while we monitor comments and “likes” left on this page, we do not endorse or necessarily share the same opinions expressed by site users. While we appreciate your comments and feedback, please be aware that any form of testimony from current or past clients about their experience with our firm is strictly forbidden under current securities laws. Please honor our request to limit your posts to industry-related educational information and comments. Third-party rankings and recognitions are no guarantee of future investment success and do not ensure that a client or prospective client will experience a higher level of performance or results. These ratings should not be construed as an endorsement of the advisor by any client nor are they representative of any one client's evaluation. Please reach out to Houston Hess our head of Compliance and Operations for any further details. Find more here https://www.avory.xyz/disclaimer-page Keywords winners, losers, AI world, embedded, companies, big, small, meta, AI capabilities, best in class, Hugging Face, models, uploaded, meta stand, big players, dominate, leadership role, smaller, shift, moat, Sean Emory, founder, Avory & Company, conversation, Tullie Murrell Facebook research labs, Palantir, Google, Uber, engines of AI, data, co-founded, Shaped, AI personalized engine, pre, chat GPT hype, conversation, Inside Scoop, episode, CEO, co-founder, Shaped, New York scene, building a company, AI, hype, fake, real,background, Shaped, AI, Facebook, computer vision,commercial value, revenue, TikTok, ranking, consumer shift,ingest data, recommendation ranking models, optimization procedure, personalization, e-commerce marketplace,dynamics, APIs, backend, technical skills, lower code, developers, integration, databases, non-technical person, governance, privacy, AI tools, attitudes, mid-market, compliance, security, scale,liability, compliance frameworks, SOC2, GDPR, PII data,generative AI, models, thinking, concept, AI,embeddings, LLMs, vector search, hug and face models, language interface,debate, succeed, AI, infrastructure layer, data capabilities, applications, winners, losers, faster paced, embedded, companies, big, small, meta, AI capabilities, best in class, embeddings, moat, OpenAI,
Meta ImageBind: Holistic AI learning across six modalities?
ImageBind learns a joint embedding across six different modalities - images, text, audio, depth, thermal, and IMU data. It enables novel emergent applications ‘out-of-the-box’ including cross-modal retrieval, composing modalities with arithmetic, cross-modal detection and generation Tell us what you think and stay tuned for our video running this AI on an nVidia RTX 3090. Demo Page: https://imagebind.metademolab.com/ Paper: https://facebookresearch.github.io/ImageBind/paper Github: https://github.com/facebookresearch/ImageBind AGI Paper: https://www.shaped.ai/blog/yann-lecun-a-path-towards-autonomous-machine-intelligence #meta #ai #aiart #stablediffusion #nvidia #multimodal #metaverse #gaming #text2image #text2video #openai #chatgpt #artificialintelligence #nvidiagpu
Unlocking reasoning in Large language models | Logesh Kumar Umapathi | Conf42 ML 2023
Read the abstract ➤ https://www.conf42.com/Machine_Learning_2023_Logesh_Kumar_Umapathi_reasoning_planning_abilities_language_models Other sessions at this event ➤ https://www.conf42.com/ml2023 Join Discord ➤ https://discord.gg/DnyHgrC7jC Further read ➤ https://pakodas.substack.com/p/how-to-leverage-emergent-abilities?utm_source=post-email-title&publication_id=54538&post_id=117114977&isFreemail=true&utm_medium=email ➤ https://www.shaped.ai/blog/do-large-language-models-llms-reason Chapters 0:00 intro 0:22 preface 0:45 about logesh 1:16 agenda 2:14 what is reasoning? 2:56 how is reasoning measured (in the literature)? 5:32 eliciting reasoning 7:47 chain of thought prompting and self consistency 10:53 program-aided language models 13:01 plan-and-solve prompting 18:07 star: self-taught reasoner bootstrapping reasoning with reasoning 19:33 specializing smaller language models towards multi-step reasoning 20:48 distilling step-by-step 22:34 recursive and iterative prompting 23:16 least-to-most prompting 25:11 plan, eliminate, and track 27:23 describe, explain, plan and select 30:06 tool usage 30:43 react: reason and act 33:02 chameleon 37:52 acknowledgement & further reading
Tổng cộng có 6 dữ liệu mạng xã hội cần được mở khóa để xem