Tenyks

Tenyks er en plattform designet for å hjelpe brukere med å organisere, søke og evaluere data fra generative AI -modeller. Det gir en systematisk tilnærming til å forstå resultatene fra disse modellene, slik at brukere kan identifisere mønstre, skjevheter og begrensninger i AI-generert innhold. Plattformen støtter menneskelige baserte evalueringsmetoder, som er avgjørende for å vurdere den subjektive kvaliteten på AI-genererte bilder. Denne tilnærmingen innebærer å evaluere bilder basert på kriterier som fotorealisme, relevans og mangfold, som er avgjørende for å bestemme effektiviteten til generative AI -modeller i forskjellige applikasjoner.

En av de viktigste funksjonene i Tenykes er dens evne til å skalere menneskelige evalueringsprosesser, noe som gjør det mer effektivt å analysere store datasett fra generative AI -modeller. Plattformen inkluderer verktøy som objekt som innebygde seere, som forvandler bilder til embeddings som fanger funksjonene deres. Disse innebygde kan visualiseres på et todimensjonalt plan, slik at brukerne kan identifisere likheter og forskjeller mellom bilder generert av forskjellige modeller. Denne muligheten er spesielt nyttig for å sammenligne ytelsen til modeller som Dall-E, stabil diffusjon og imagen på tvers av forskjellige spørsmål og fag.

Tenyks letter også bildesøk, slik at brukere kan identifisere spesifikke konsepter eller objekter i store datasett av AI-genererte bilder. Denne funksjonen hjelper til med å forstå hvordan forskjellige modeller forbinder visse konsepter sammen, noe som er verdifullt for å optimalisere modellytelsen og sikre at generert innhold oppfyller spesifikke krav. Totalt sett tilbyr Tenyks en omfattende løsning for å håndtere og analysere generative AI -utganger, og gir innsikt som kan forbedre utviklingen og distribusjonen av AI -modeller i forskjellige bransjer.