Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

ChatGPT раскрывает личные разговоры и пароли пользователей, сообщает Ars Reader

В ChatGPT происходит утечка приватных разговоров, включая учетные данные и личные сведения, о чем свидетельствуют скриншоты. Утечка информации касается имен пользователей и паролей, связанных с системой поддержки аптечного портала, что свидетельствует о серьезных проблемах с безопасностью.

Раскрывая секреты ИИ: использование агентов ИИ для объяснения сложных нейронных сетей

Исследователи Массачусетского технологического института разработали автоматизированный интерпретируемый агент (AIA), который использует модели искусственного интеллекта для объяснения поведения нейронных сетей, предлагая интуитивно понятные описания и воспроизведение кода. AIA активно участвует в формировании гипотез, экспериментальном тестировании и итеративном обучении, совершенствуя свое п...

Создание надежного ИИ: повышение обоснованности и надежности естественного языка

Аспиранты Массачусетского технологического института используют теорию игр для повышения точности и надежности моделей естественного языка, стремясь привести доверие к модели в соответствие с ее точностью. Переосмыслив генерацию языка как игру для двух игроков, они разработали систему, которая поощряет правдивые и надежные ответы, уменьшая при этом количество галлюцинаций.

Раскрытие "черного ящика": ИИ в здравоохранении и одобрение FDA

В клинике MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health обсуждался вопрос о том, следует ли полностью объяснять "черный ящик" процесса принятия решений моделями ИИ для получения разрешения FDA. Мероприятие также подчеркнуло необходимость образования, доступности данных и сотрудничества между регулирующими органами и медицинскими специалистами при регулировании ИИ в здравоохранении.

Революция в выявлении рака поджелудочной железы: ИИ предсказывает пациентов с высоким риском с беспрецедентной точностью

Ученые Массачусетского технологического института разработали две модели машинного обучения - нейронную сеть "PRISM" и модель логистической регрессии - для раннего выявления рака поджелудочной железы. Эти модели превзошли существующие методы, обнаружив 35 % случаев по сравнению со стандартным показателем в 10 %.

Разгадать силу сложных предложений: Как мозг реагирует на необычный язык

Нейробиологи из Массачусетского технологического института обнаружили, что предложения с необычной грамматикой или неожиданным смыслом вызывают более сильную реакцию в центрах обработки языка мозга, в то время как простые предложения практически не задействуют эти области. Исследователи использовали искусственную языковую сеть, чтобы предсказать реакцию мозга на различные предложения.

Переосмысление жилья: Решение проблемы неравенства с помощью инновационных исследований

MIT Policy Hackathon объединяет студентов и профессионалов со всего мира для решения социальных проблем с помощью инструментов генеративного ИИ, таких как ChatGPT. Команда-победитель "Ctrl+Alt+Defeat" занимается решением проблемы выселения в США.

Революция в области устойчивых инноваций: Путешествие биоматериалов Атакамы

Стартап Atacama Biomaterials, объединяющий архитектуру, машинное обучение и химическую инженерию, разрабатывает экологически чистые материалы, имеющие множество применений. Их технология позволяет создавать библиотеки данных и материалов с помощью ИИ и ОД, производя региональные, компостируемые пластики и упаковку.

Разблокировка эффективности роботов: Мультимодальные модели искусственного интеллекта революционизируют сложное планирование

Лаборатория Improbable AI Lab Массачусетского технологического института разработала мультимодальную систему под названием HiP, которая использует три различные базовые модели, помогающие роботам создавать детальные планы для сложных задач. В отличие от других моделей, HiP не требует доступа к парным данным о зрении, языке и действиях, что делает ее более экономичной и прозрачной.

Unlocking Cypher Generation: Методы тонкой настройки ИИ преобразования текста в шифр

В этой статье рассматриваются методы создания наборов данных тонкой настройки для генерации запросов на языке Cypher из текста с использованием больших языковых моделей (LLM) и предопределенной схемы графа. Автор также упоминает о текущем проекте, целью которого является разработка всеобъемлющего набора данных для тонкой настройки с использованием подхода "человек в цикле".

Эффективное решение сложных физических систем: Сила улучшенных физикой глубинных суррогатов

Исследователи из Массачусетского технологического института и компании IBM разработали новый метод под названием "глубокий суррогат с усилением физики" (PEDS), который объединяет физический симулятор низкой точности с генератором нейронных сетей для создания управляемых данными суррогатных моделей для сложных физических систем. Метод PEDS является доступным, эффективным и позволяет сократить о...

Баланс между исследованием и эксплуатацией: Стратегия приборных панелей для менеджеров по аналитике

Разработчики видеоигр с открытым миром и менеджеры по аналитике сталкиваются с проблемой баланса между исследованием и эксплуатацией. Чтобы решить эту проблему, они могут строить альтернативные пути, предлагать системы управления знаниями, создавать онлайн-сообщества и постоянно вносить улучшения. У продавцов, как и у геймеров, есть основные задачи в виде конкретных показателей, которые они до...

От авиации до искусственного интеллекта: применение стандартов безопасности для здоровья

Риск смертельного исхода в авиации составляет 0,11, что делает ее одним из самых безопасных видов транспорта. Ученые MIT рассматривают авиацию как модель для регулирования ИИ в здравоохранении, чтобы гарантировать, что маргинальные пациенты не пострадают от предвзятых моделей ИИ.

Раскрытие возможностей GPT-1: глубокое погружение в первую версию революционной языковой модели

В 2017 году Google Brain представил Transformer - гибкую архитектуру, которая превзошла существующие подходы к глубокому обучению и теперь используется в таких моделях, как BERT и GPT. GPT, модель декодера, использует задачу языкового моделирования для генерации новых последовательностей и следует двухэтапной схеме предварительного обучения и тонкой настройки.

Раскрытие влияния контекстных окон на модели трансформеров

В статье обсуждается важность понимания контекстных окон при обучении и использовании трансформеров, особенно с появлением проприетарных LLM и таких техник, как RAG. В ней рассматривается, как различные факторы влияют на максимальную длину контекста, которую может обработать модель трансформатора, и задается вопрос, всегда ли больше - значит лучше.