El mes pasado, Apple retrasó las características más personales de sus características personales personales. Como en el futuro aplicando actualizaciones de Apple Apple, Bloomberg Sugiere que la manzana es lo que enseña sus modelos artificiales.
Informe de blogs Blogs Puntos Sitio web de capacitación en coche de AppleExplique cómo un paquete utiliza datos sintéticos para entrenar modelos AI. Sin embargo, existen limitaciones para esta estrategia, incluido el hecho de que es difícil comprender las tendencias «a las» tendencias «en características sumarias o escribir los mensajes largos o completos.
Para resolver esta restricción, Apple señaló una nueva tecnología que está comparando rápidamente la información sintética con pequeñas muestras de correo electrónico, pero sin vulnerabilidad de privacidad del usuario:
Para mejorar nuestros modelos, necesitamos hacer una serie de cartas de muchos correos electrónicos que sean más comunes en los mensajes. Para tratar las letras sintéticas, comenzamos a construir un gran conjunto de mensajes sintéticos en diferentes temas. Por ejemplo, podemos crear el mensaje sintético, «¿Te gustaría jugar en las 11:30 en punto?»
Esto se hace sin el conocimiento de que se utiliza el correo electrónico individual. Por lo tanto, se nos llama representante, los compatriotas de cada mensaje sintético, se denominan sujeto y longitud de alguna clave para las dimensiones clave como el lenguaje y la longitud. Después de estos, se envía un pequeño número de usuarios al análisis del dispositivo.
Luego, seleccione los dispositivos del participante, una pequeña muestra de los últimos usuarios de los últimos usuarios y elegir sus importaciones. Cada dispositivo decidió cuál de la entrada sintética está más cerca de estos patrones. Usando una privacidad diferente, Apple se puede seleccionar después de todos los dispositivos sintéticos, sin estudiar y en el dispositivo dado.
Son utilizados por la elemental sintética después de generar o información, o podemos realizar pasos de tratamiento adicionales para borrar la base de datos. Por ejemplo, si el mensaje sobre el tenis Snigning es uno de los mejores sistemas, un «fútbol» u otros deportes se llevan al próximo destino (Ver Figura 1). Este proceso nos permite ayudarnos a mejorar los temas y el lenguaje de los mensajes sintéticos que podemos ayudar a construir el mejor texto y características secretas.
Apple señaló que esta técnica le permite comprender «descubrir tendencias comunes sin información sobre ninguna persona. Bloomberg Dice Apple dice que este nuevo sistema en el futuro del futuro es 18.5 y MacOS 15.5.
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