չորեքշաբթի, 3 դեկտեմբերի 2025

Այս հոդվածը ներկայացնում է նոր սինտետիկ տվյալների ընդլայնման շարժիչ, որը նպատակ ունի աջակցել Generative AI հարթակներին, ինչպես Procurize-ը։ Գաղտնիություն‑պահանջող, բարձր ճշտություն ունեցող սինտետիկ փաստաթղթեր ստեղծելով, շարժիչը սովորեցնում է LLM‑ները պատասխանելու անվտանգության հարցաթերթերին առանց իրական հաճախորդների տվյալների բացահայտումից։ Սովորեք այն՝ դասավորությունը, աշխատանքային հոսքը, անվտանգության երաշխիքները և պրակտիկ տեղադրման քայլերը, որոնք նվազեցնում են ձեռնական աշխատանքը, բարելավում պատասխանների համտրոնությունը և պահպանվում են կարգադրման կարգահանգների հետ։

շաբաթ, 11 հոկտեմբեր 2025

Այս հոդվածը մանրամասնորեն ուսումնասիրում է վրեժիների ինժեներիայի ռազմավարություն, որը օգնում է մեծ լեզվի մոդելներին արտադրել ճշգրիտ, սցենարային և աուդիտելի պատասխաններ անվտանգության հարցագրությունների համար։ Ընդունողները կսովորեն, թե ինչպես նախագծել վրեժիները, ներառել քաղաքականության համատեքստը, ստուգել արդյունքները և ինտեգրել աշխատանքային գործընթացը Procurize պլատֆորմում՝ արագ, սխալներից ազատ համապարփակ պատասխանների համար։

Ուրբաթ, Օկտեմբեր 31, 2025

Այս հոդվածը ուսումնասիրում է ֆեդերացված Edge AI‑ի առաջադրվող մոտեցումը, ներկայացնելով նրա ճարտարապետությունը, գաղտնիության առավելությունները և պրակտիկ իրականացման քայլերը, որոնք թույլ են տալիս անվտանգության հարցնուշների ավտոմատումն այլ ընկերությունների միջև տարածված թիմերի հետ միասին:

չորեքշաբթի, դեկտեմբեր 3, 2025

Այս հոդվածը ներկայացնում է նոր ֆեդերացիոն prompt engine, որը ապահովում է անվտանգ, գաղտնիութեան ապահովող ավտոմատիկա անվտանգության հարցնաշարքի պատասխանների համար մի քանի օգտագործողի համար: Ֆեդերացիոն դասավորություն, գաղտնագրված prompt‑ների կառավարում և ընդհանուր գիտելիքների գրաֆը միացնելով, կազմակերպությունները կարող են նվազեցնել ձեռքի աշխատանքը, պահպանում տվյալների ապարանջանությունը և շարունակաբար բարելավել պատասխանների որակը տարբեր կարգադրման շրջանակներում.

Երկուշաբթի, դեկ 1, 2025

Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչպես է Procurize‑ը օգտագործում ֆեդերացված ուսուցումը՝ ստեղծելով համագործակցող, գաղտնիություն պահպանող համաձայնության գիտելիքների շտեմարան: AI մոդելների ուսուցումը իրականացվում է բաշխված տվյալների վրա տարբեր կազմակերպությունների մեջ, ինչը թույլ է տալիս բարելավել հարցաթերթիկների ճշգրտությունը, արագացնել պատասխանի տրամադրման ժամանակը և պահպանել տվյալների सार्वկյանքնություն, իսկ ընդդարձելով համատեղ իմաստին:

վերև
Ընտրել լեզուն