0:03

hey what is up guys welcome back to

0:05

another YouTube video at the world of AI

0:07

in today's video I'm going to be

0:08

showcasing a project which is called

0:10

chain light now chain light is an open

0:12

source python package that provides a

0:14

quick and efficient way to build and

0:16

share language models and basically this

0:18

is through creating your own large

0:20

language model application now with

0:23

chainlet you can create a user interface

0:25

similar to chat GPT which you can see

0:27

over here as this package basically

0:30

enables you as a developer or a user to

0:33

integrate the chain light API into the

0:35

existing python code and generate chat

0:38

gbt like interfaces in a matter of

0:40

minutes now one of the most notable

0:42

features of chainlit is its ability to

0:44

visualize intermediate steps to

0:47

basically develop language model

0:49

applications now this means that a model

0:52

can generate responses and through chain

0:54

lit it basically allows you to see the

0:57

intermediate steps or thought process

0:59

that the model went through to arrive to

1:01

a particular output now this can be done

1:04

to become a valuable tool for

1:06

understanding and debugging LM decision

1:09

processing capabilities now this is

1:12

something that we're going to be

1:12

showcasing in today's video as to how

1:15

you can actually create your own uh

1:17

basic like LM apps within minutes as

1:21

we're going to show you how you can

1:22

actually install it locally on your

1:24

desktop as well as emphasizing a little

1:26

bit about the key features as well as

1:28

the integration of different

1:29

applications with chainlet so before we

1:32

actually get into the gist of the video

1:34

it'd mean the whole world to me guys if

1:35

you guys can go follow the Twitter page

1:37

of world of AI I'm going to be posting

1:40

the latest AI news over here so you can

1:41

get updated with the latest AI content

1:44

so definitely give this a follow if you

1:46

guys haven't already and if you guys

1:48

haven't subscribed already definitely do

1:50

so I'm going to be posting the latest AI

1:52

videos over here so you can get the best

1:54

quality content over here so definitely

1:57

give this a subscribe turn notification

2:00

Bell like this video comment anything

2:02

you want to see in the future close and

2:04

if you guys haven't seen any of my

2:05

previous videos guys I highly recommend

2:07

that you do so because there's a lot of

2:09

content that you will definitely benefit

2:10

from so definitely give this a follow

2:13

through by checking out some of these

2:15

videos because you'll definitely get

2:16

some sort of value out of it and with

2:18

that thought let's get right into the

2:19

video

2:21

now an important aspect of chainlit is

2:24

its comprehensive element management and

2:26

display capabilities it basically

2:29

provides a wide range of options for

2:31

managing and displaying various elements

2:33

within the actual UI such as like images

2:35

texts carousels as well as different

2:38

types of Medias that you can input

2:39

within the UI this flexibility basically

2:43

allows you as a user to create an

2:45

interactive as well as a visual

2:47

appealing interface that enhances the

2:50

user's experience and this is why it is

2:52

quite easy to integrate as well as share

2:55

LM apps with chain lit now additionally

2:58

to this chain lit offers a cloud

3:00

deployment option which basically

3:02

enables you to easily deploy your LM

3:04

applications on the cloud platform now

3:07

this is quite useful as it's quite easy

3:10

to store your vectors as well as your

3:12

data on these Cloud networks easily and

3:15

this feature basically ensures that your

3:17

application is accessible to users

3:20

without the need for complex setup or

3:22

infrastructure management and by

3:24

leveraging the cloud deployment

3:25

capability you can quickly share your

3:28

lmfs with others which makes it more

3:30

available for usage and collaboration

3:32

Now by combining these features chain

3:35

lit seamlessly becomes a process of

3:38

building LM application efficiently and

3:41

effectively it basically empowers

3:43

developers to create user-friendly

3:45

interfaces on top of their python code

3:48

which leverages the power of chat

3:50

gpt-like models to provide an

3:52

intelligent and interactive experience

3:54

for users now before we actually get

3:57

more into showing you how you can

3:59

actually install it locally we're going

4:00

to talk a little bit more about the key

4:02

features of this application

4:04

firstly I want to emphasize on building

4:06

large language model applications very

4:09

fast basically with chainlet you're

4:11

allowed to integrate seamless as well as

4:14

existing code base or you can even start

4:16

from the scratch to enable you to build

4:19

a large language model application

4:21

quickly it's an intuitive interface as

4:23

well as a streamlined workflow which

4:25

makes it easy to get started and

4:27

developing your own powerful application

4:29

in a matter of minutes and this is

4:31

something that I'll showcase later on in

4:33

the video now you can visualize

4:35

multi-step reasoning which is the SEC

4:37

second amazing key feature now with

4:40

chain lit you can actually visualize the

4:42

intermittent like steps which are

4:44

followed in terms of the reasoning

4:46

process of the language model this is

4:48

something that we talked about as it

4:51

gives you a comprehensive view of how

4:53

the model is arrived to a specific

4:54

output and it gives you a guideline as

4:57

to what is basically happening in the

4:59

actual input as well as the output

5:01

and your third key feature you're able

5:04

to iterate on prompts this basically

5:06

means that the prom playground and chain

5:08

lit allows you to dive deeper into

5:10

prompts and analyze their impact on

5:12

model responses you can basically

5:14

experiment with different prompts

5:16

observe the model's behavior and

5:18

understand where things may be going

5:20

wrong

5:22

you can invite team members to

5:24

collaborate on large language model app

5:26

development as well as creating

5:28

annotated data sets and running

5:30

experiments together now this

5:32

collaborative environment promotes

5:34

knowledge sharing as well as

5:35

facilitating teamwork which is quite

5:38

unique because I haven't seen any

5:39

different type of apps in the actual

5:42

machine learning area where you can

5:44

actually invite teammates on a local

5:46

local like cloud storage to actually

5:48

work upon different types of apps and

5:51

lastly they're actually working on a

5:52

feature which is coming soon where you

5:55

can share your application and publish

5:57

it basically chainlit plans to introduce

5:59

a feature that allows you to publish

6:01

your own large language model apps

6:03

within the digital AI world and this

6:06

basically allows you to Showcase your

6:08

application through different types of

6:10

viewer like attention meetings or

6:13

different types of conventions that

6:15

chain lit will be organizing and they

6:18

will have a process where you can

6:19

actually give Spotlight to a specific

6:22

like AI application that you were

6:24

actually able to create using chain lit

6:27

now let's move on to the next Focus

6:29

where we're going to actually talk about

6:30

the installation now first things first

6:32

what you will need is git this is an

6:35

application that will help you clone the

6:37

repository of GitHub onto your desktop

6:39

secondly you will need python as your

6:41

code

6:43

now once you have those two installed

6:45

what you need to do is copy the link of

6:49

the actual code repository and this is

6:51

by going on the Chain lit repo on GitHub

6:53

so what you want to do is copy this link

6:56

by clicking on the screen button once

6:58

you have clicked that what you want to

7:00

do next is open up command prompt and

7:02

after you have opened that you want to

7:04

type in git clone and paste the link and

7:07

it will start installing the repository

7:09

onto your desktop once that is completed

7:11

you can go down and start installing the

7:14

repository onto your desktop by pasting

7:17

this command and pressing enter once

7:20

that is done it will start installing

7:22

the dependencies of the actual chain lit

7:25

folder onto your desktop and once this

7:28

is done you can copy this next command

7:30

which will basically open it up on your

7:33

browser as well as your local host and I

7:35

believe it'll take a couple seconds but

7:37

once this is done we'll be right back

7:41

so it looks like it's finished I'm gonna

7:43

paste this

7:45

and we should be able to open this up on

7:47

the browser it's creating the

7:49

configuration file for chainlet and

7:52

we're going to be able to open it up on

7:54

the browser and just like that we're on

7:56

our local hosts and we're able to play

7:58

around with chain lit and I believe I

8:00

just clicked through it but you can even

8:02

click through the dark mode over here

8:04

which is something that I will do first

8:07

things first you can go on the readme

8:08

page which gives you a welcome to chain

8:10

lit info and it's just giving you a

8:13

guideline as well as what you can

8:15

actually do now you can also modify the

8:17

welcome screen by editing the

8:18

chainlit.md file of your root project to

8:21

open this up you can use a code editor

8:23

such as Visual Studio code to actually

8:25

help you do so to edit the welcome

8:27

screen now in this case I'm just going

8:29

to be playing around with something new

8:31

so I'm just going to create a new chat

8:33

and confirm and I can create different

8:36

types of applications on this new

8:39

chainlab application so you can do

8:42

certain things by showing histories as

8:44

well as talking with the chatbot to get

8:46

a better idea as well as what you're

8:48

trying to do with this application of

8:50

chain lit

8:51

now if you go on the actual chain lit

8:54

documentation you can see that there's

8:56

different types of Concepts and examples

8:58

as well as API references that you can

9:00

integrate within the actual chain that

9:03

bot now you can also do things on the

9:05

cloud which is getting started and

9:07

uploading your a whole chatbot on the

9:09

chain look cloud and it gives you a

9:12

step-by-step process on how you can do

9:14

this if you're trying to create a

9:15

project on the chainlit cloud you can

9:17

head over to the chain link Cloud link

9:19

over here and log in and then you can

9:21

create your project by clicking on the

9:22

plus icon which you can see somewhat

9:24

over here and this is how you can

9:26

actually upload and create your project

9:28

it's fairly easy and you can get a good

9:31

idea as to how you can actually play

9:32

around with this you can sign up using

9:34

your own email account or other or your

9:36

Google account or GitHub and it's fairly

9:38

easy to do so now in terms of the

9:41

concepts they're just there's actually

9:43

different types of Concepts and channel

9:45

dot is actually another amazing concept

9:48

which helps you process generating a

9:50

specific and answer and it does this by

9:53

going more analytical analytically well

9:56

God damn I cannot speak today but it

10:00

basically overcomes the issue of

10:02

generating hallucination when you're

10:04

trying to like input a prompt to get you

10:07

a different type of output but in this

10:09

case with Chain of Thought you're able

10:10

to do a lot of different things and it's

10:12

something that I actually focus on my

10:14

previous videos so I highly recommend

10:16

that you check this video out so you can

10:18

get a better idea of different types of

10:19

prompting now you can actually implement

10:22

this type of integration of this concept

10:24

with inch uh the chain lit project and

10:28

there's actual like descriptions on how

10:30

you can actually do so and as well as

10:33

getting a better idea of how you can

10:34

actually integrate different types of

10:36

code as well as different types of tool

10:38

sets that are provided within Lang chain

10:40

so these are certain things that you can

10:42

do as well as integrate within the

10:44

actual chain of the application now

10:47

another thing that you want to check out

10:48

is the examples there's different types

10:50

of examples as well well as different

10:52

types of apps that they have actually

10:53

already created so that you can already

10:56

get a head start and how you can

10:58

actually play around with these

10:59

different types of things so in this

11:01

case you're able to have this

11:02

application which is a text to SQL app

11:05

and it's a simple app that helps users

11:07

basically create an XC xql query with

11:10

natural language and what you can

11:12

actually do is install the prerequisites

11:14

and once you have that installed you

11:16

have to input your open API key and this

11:19

is fairly easy as you can just go on to

11:21

visual studio code open up the actual

11:24

folder which you can do by clicking on

11:27

the open folder

11:29

it might take a couple seconds open up

11:32

chain lit folder one zero over here you

11:34

want to trust the authors go on to the

11:36

dot example folder rename it first take

11:39

out the example take out the dot press

11:42

enter input your open API key click save

11:45

and you can close and you can now start

11:47

deploying and defining different types

11:49

of power amps to actually start up your

11:51

application now in this case they have

11:54

already created the actual text to SQL

11:57

application so if you want to utilize

11:59

this you can go into the app pi as well

12:02

as follow through these descriptions and

12:04

run these different types of

12:05

applications by clicking this onto your

12:08

command prompt and running it and you'll

12:09

be able to play around with these

12:10

applications now obviously you're not

12:13

going to be able to easily deploy as

12:15

well as create things off of this but

12:16

you can also start by chatting with the

12:19

chatbot to help you create the

12:21

application now you can do certain

12:23

things where you can actually integrate

12:24

Auto GPT which is an autonomous AI agent

12:27

that could be integrated into actual

12:30

chain lit and it can help you do certain

12:32

things where you can actually help you

12:34

process certain tasks very easily as

12:37

well as running an autonomous agent to

12:39

actually help you run this application

12:42

so this is a just example as well as as

12:45

well as it's just like emphasis on what

12:47

you can actually do with chain lit so I

12:49

hope you go some sort of idea as to what

12:51

you can do with chain look guys thank

12:53

you so much for watching I hope you

12:55

found this video quite beneficial and

12:57

you got some sort of value out of it and

12:59

if you guys haven't already guys it

13:01

would mean the whole world to me if you

13:03

guys can go follow the Twitter page

13:04

definitely give the actual YouTube

13:07

account subscribe turn on notification

13:09

Bell and with that thought guys thank

13:12

you so much for watching have an amazing

13:13

day spread positivity and I'll see you

13:15

guys very shortly peace out for us

tpatel docs: improve the contributing instructions (#24)

…

f641e762 days ago

Git stats

•  65 commits

Files

Type

Name

Latest commit message

Commit time

.github

docs: improve the contributing instructions (#24)

2 days ago

.husky

open source

3 weeks ago

cypress

AskFileMessage accept parameter can now take a dict (#23)

3 days ago

images

open source

3 weeks ago

src

fix: prevent sending unsupported data to OpenAI (#26)

2 days ago

.env.example

open source

3 weeks ago

.gitignore

open source

3 weeks ago

CHANGELOG.md

AskFileMessage accept parameter can now take a dict (#23)

3 days ago

LICENSE

open source

3 weeks ago

PRIVACY_POLICY.md

open source

3 weeks ago

README.md

rework message api

last week

cypress.config.ts

perf: disable video on cypress tests by default (#27)

2 days ago

package-lock.json

add missing dev dependencies

3 weeks ago

package.json

add missing dev dependencies

3 weeks ago

tsconfig.json

open source

3 weeks ago

README.md

Welcome to Chainlit 👋

Build Python LLM apps in minutes ⚡️

Chainlit lets you create ChatGPT-like UIs on top of any Python code in minutes! Some of the key features include intermediary steps visualisation, element management & display (images, text, carousel, etc.) as well as cloud deployment.

Installation

Open a terminal and run:

$ pip install chainlit

$ chainlit hello

If this opens the hello app in your browser, you're all set!

📖 Documentation

Please see here for full documentation on:

• Getting started (installation, simple examples)

• Examples

• Reference (full API docs)

🚀 Quickstart

🐍 Pure Python

Create a new file demo.py with the following code:

import chainlit as cl

@cl.on_message  # this function will be called every time a user inputs a message in the UI

def main(message: str):

    # this is an intermediate step

    cl.Message(author="Tool 1", content=f"Response from tool1", indent=1).send()

    # send back the final answer

    cl.Message(content=f"This is the final answer").send()

Now run it!

$ chainlit run demo.py -w

🔗 With LangChain

Checkout our plug and play integration with LangChain!

🛣 Roadmap

•  New UI elements (spreadsheet, video, carousel...)

•  Create your own UI elements via component framework

•  DAG-based chain-of-thought interface

•  Support more LLMs in the prompt playground

•  App deployment

Tell us what you would like to see added in Chainlit using the Github issues or on Discord.

💁 Contributing

As an open-source initiative in a rapidly evolving domain, we welcome contributions, be it through the addition of new features or the improvement of documentation.

For detailed information on how to contribute, see here.

License

Chainlit is open-source and licensed under the Apache 2.0 license.

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI? The 3 types of AI are: General AI: AI that can perform all of the intellectual tasks a human can. Currently, no form of AI can think abstractly or develop creative ideas in the same ways as humans.  Narrow AI: Narrow AI commonly includes visual recognition and natural language processing (NLP) technologies. It is a powerful tool for completing routine jobs based on common knowledge, such as playing music on demand via a voice-enabled device.  Broad AI: Broad AI typically relies on exclusive data sets associated with the business in question. It is generally considered the most useful AI category for a business. Business leaders will integrate a broad AI solution with a specific business process where enterprise-specific knowledge is required.  How can artificial intelligence be used in business? AI is providing new ways for humans to engage with machines, transitioning personnel from pure digital experiences to human-like natural interactions. This is called cognitive engagement.  AI is augmenting and improving how humans absorb and process information, often in real-time. This is called cognitive insights and knowledge management. Beyond process automation, AI is facilitating knowledge-intensive business decisions, mimicking complex human intelligence. This is called cognitive automation.  What are the different artificial intelligence technologies in business? Machine learning, deep learning, robotics, computer vision, cognitive computing, artificial general intelligence, natural language processing, and knowledge reasoning are some of the most common business applications of AI.  What is the difference between artificial intelligence and machine learning and deep learning? Artificial intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and take actions.  Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed.  Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence (AI) that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled.  What are the current and future capabilities of artificial intelligence? Current capabilities of AI include examples such as personal assistants (Siri, Alexa, Google Home), smart cars (Tesla), behavioral adaptation to improve the emotional intelligence of customer support representatives, using machine learning and predictive algorithms to improve the customer’s experience, transactional AI like that of Amazon, personalized content recommendations (Netflix), voice control, and learning thermostats.  Future capabilities of AI might probably include fully autonomous cars, precision farming, future air traffic controllers, future classrooms with ambient informatics, urban systems, smart cities and so on.  To know more about the scope of artificial intelligence in your business, please connect with our expert.

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית? שלושת סוגי הבינה המלאכותית הם: בינה מלאכותית כללית: בינה מלאכותית שיכולה לבצע את כל המשימות האינטלקטואליות שאדם יכול. נכון לעכשיו, שום צורה של AI לא יכולה לחשוב בצורה מופשטת או לפתח רעיונות יצירתיים באותן דרכים כמו בני אדם. בינה מלאכותית צרה: בינה מלאכותית צרה כוללת בדרך כלל טכנולוגיות זיהוי חזותי ועיבוד שפה טבעית (NLP). זהו כלי רב עוצמה להשלמת עבודות שגרתיות המבוססות על ידע נפוץ, כגון השמעת מוזיקה לפי דרישה באמצעות מכשיר התומך בקול. בינה מלאכותית רחבה: בינה מלאכותית רחבה מסתמכת בדרך כלל על מערכי נתונים בלעדיים הקשורים לעסק המדובר. זה נחשב בדרך כלל לקטגוריית הבינה המלאכותית השימושית ביותר עבור עסק. מנהיגים עסקיים ישלבו פתרון AI רחב עם תהליך עסקי ספציפי שבו נדרש ידע ספציפי לארגון. כיצד ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בעסק? AI מספקת דרכים חדשות לבני אדם לעסוק במכונות, ומעבירה את הצוות מחוויות דיגיטליות טהורות לאינטראקציות טבעיות דמויות אדם. זה נקרא מעורבות קוגניטיבית. בינה מלאכותית מגדילה ומשפרת את האופן שבו בני אדם קולטים ומעבדים מידע, לעתים קרובות בזמן אמת. זה נקרא תובנות קוגניטיביות וניהול ידע. מעבר לאוטומציה של תהליכים, AI מאפשר החלטות עסקיות עתירות ידע, תוך חיקוי אינטליגנציה אנושית מורכבת. זה נקרא אוטומציה קוגניטיבית. מהן טכנולוגיות הבינה המלאכותית השונות בעסק? למידת מכונה, למידה עמוקה, רובוטיקה, ראייה ממוחשבת, מחשוב קוגניטיבי, בינה כללית מלאכותית, עיבוד שפה טבעית וחשיבת ידע הם חלק מהיישומים העסקיים הנפוצים ביותר של AI. מה ההבדל בין בינה מלאכותית ולמידת מכונה ולמידה עמוקה? בינה מלאכותית (AI) מיישמת ניתוח מתקדמות וטכניקות מבוססות לוגיקה, כולל למידת מכונה, כדי לפרש אירועים, לתמוך ולהפוך החלטות לאוטומטיות ולנקוט פעולות. למידת מכונה היא יישום של בינה מלאכותית (AI) המספק למערכות את היכולת ללמוד ולהשתפר מניסיון באופן אוטומטי מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה בבינה מלאכותית (AI) שיש לה רשתות המסוגלות ללמוד ללא פיקוח מנתונים שאינם מובנים או ללא תווית. מהן היכולות הנוכחיות והעתידיות של בינה מלאכותית? היכולות הנוכחיות של AI כוללות דוגמאות כמו עוזרים אישיים (Siri, Alexa, Google Home), מכוניות חכמות (Tesla), התאמה התנהגותית לשיפור האינטליגנציה הרגשית של נציגי תמיכת לקוחות, שימוש בלמידת מכונה ואלגוריתמים חזויים כדי לשפר את חווית הלקוח, עסקאות בינה מלאכותית כמו זו של אמזון, המלצות תוכן מותאמות אישית (Netflix), שליטה קולית ותרמוסטטים ללמידה. יכולות עתידיות של AI עשויות לכלול כנראה מכוניות אוטונומיות מלאות, חקלאות מדויקת, בקרי תעבורה אוויריים עתידיים, כיתות עתידיות עם אינפורמטיקה סביבתית, מערכות עירוניות, ערים חכמות וכן הלאה. כדי לדעת יותר על היקף הבינה המלאכותית בעסק שלך, אנא צור קשר עם המומחה שלנו.

Google Colab: Google Colab היא פלטפורמה מקוונת המאפשרת למשתמשים לשתף ולהריץ סקריפטים של Python בענן Graphics Processing Unit(GPU): GPU, או יחידת עיבוד גרפית, הוא סוג מיוחד של שבב מחשב שנועד להתמודד עם המורכבות חישובים הדרושים להצגת תמונות ווידאו במחשב או במכשיר אחר. זה כמו המוח של המערכת הגרפית של המחשב שלך, והוא ממש טוב לעשות הרבה מתמטיקה ממש מהר. GPUs משמשים סוגים רבים ושונים של מכשירים, כולל מחשבים, טלפונים וקונסולות משחקים. הם שימושיים במיוחד למשימות הדורשות כוח עיבוד רב, כמו משחקי וידאו, עיבוד גרפיקה תלת-ממדית או הפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה. מודל שפה גדול (LLM): סוג של מודל למידת מכונה שאומן על כמות גדולה מאוד של נתוני טקסט ומסוגל ליצור טקסט בעל צליל טבעי. Machine Learning (ML): שיטה ללמד מחשבים ללמוד מנתונים, מבלי להיות מתוכנתים במפורש. עיבוד שפה טבעית (NLP): תת-תחום של AI המתמקד בהוראת מכונות להבין, לעבד וליצור שפה אנושית רשתות עצביות: סוג של אלגוריתם למידת מכונה המבוססת על המבנה והתפקוד של המוח. שדות קרינה עצביים (NeRF): שדות קרינה עצביים הם סוג של מודל למידה עמוקה שיכול לשמש למגוון משימות, כולל יצירת תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח. NeRFs שואבים השראה מהרעיון של שימוש ברשת עצבית למודל של זוהר תמונה, שהוא מדד לכמות האור שנפלט או מוחזר על ידי אובייקט. OpenAI: OpenAI הוא מכון מחקר המתמקד בפיתוח וקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית שהן בטוחות, שקופות ומועילות לחברה. Overfitting: בעיה נפוצה בלמידת מכונה, שבה המודל מתפקד היטב בנתוני האימון אך גרועים בחדשים, בלתי נראים. נתונים. זה מתרחש כאשר המודל מורכב מדי ולמד יותר מדי פרטים מנתוני האימון, כך שהוא לא מכליל היטב. הנחיה: הנחיה היא פיסת טקסט המשמשת לתכנון מודל שפה גדול ולהנחות את הדור שלו Python: Python היא שפת תכנות פופולרית ברמה גבוהה הידועה בפשטות, בקריאות ובגמישות שלה (כלי AI רבים משתמשים בה) למידת חיזוק: סוג של למידת מכונה שבה המודל לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל תגמולים או עונשים על מעשיו ומתאים את התנהגותו בהתאם. מחשוב מרחבי: מחשוב מרחבי הוא השימוש בטכנולוגיה כדי להוסיף מידע וחוויות דיגיטליות לעולם הפיזי. זה יכול לכלול דברים כמו מציאות רבודה, שבה מידע דיגיטלי מתווסף למה שאתה רואה בעולם האמיתי, או מציאות מדומה, שבה אתה יכול לשקוע במלואו בסביבה דיגיטלית. יש לו שימושים רבים ושונים, כמו בחינוך, בידור ועיצוב, והוא יכול לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם העולם ואחד עם השני. דיפוזיה יציבה: דיפוזיה יציבה מייצרת תמונות אמנותיות מורכבות המבוססות על הנחיות טקסט. זהו מודל AI של סינתזת תמונות בקוד פתוח הזמין לכולם. ניתן להתקין את ה-Stable Diffusion באופן מקומי באמצעות קוד שנמצא ב-GitHub או שישנם מספר ממשקי משתמש מקוונים הממנפים גם מודלים של Stable Diffusion. למידה מפוקחת: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון מסומנים והמודל מאומן לבצע תחזיות על סמך היחסים בין נתוני הקלט והתוויות המתאימות. למידה ללא פיקוח: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון אינם מסומנים, והמודל מאומן למצוא דפוסים ויחסים בנתונים בעצמו. Webhook: Webhook הוא דרך של תוכנת מחשב אחת לשלוח הודעה או נתונים לתוכנית אחרת דרך האינטרנט בזמן אמת. זה עובד על ידי שליחת ההודעה או הנתונים לכתובת URL ספציפית, השייכת לתוכנית האחרת. Webhooks משמשים לעתים קרובות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים ולהקל על תוכניות שונות לתקשר ולעבוד יחד. הם כלי שימושי למפתחים שרוצים לבנות יישומים מותאמים אישית או ליצור אינטגרציות בין מערכות תוכנה שונות.