PydanticAI представляет подход к разработке агентных приложений, основанный на оценке, и решает такие проблемы, как недетерминизм и ограничения LLM. Фреймворк позволяет использовать имитационные зависимости, что дает разработчикам возможность эффективно создавать приложения, ориентированные на оценку.
Изображения Папы Римского Франциска, обнимающего Мадонну, стали вирусными, вызвав споры об использовании технологии deepfake при создании искусственного интеллекта. Дискуссия подчеркивает этические проблемы, связанные с невольным участием понтифика в символических цифровых творениях.
Новый подход LEC эффективно классифицирует нарушения контентной безопасности и атаки с использованием скрытых состояний промежуточных слоев трансформера. LEC превосходит специализированные модели и GPT-4o, предлагая предприятиям легкое и эффективное решение для защиты от манипуляций с моделями.
Наборы данных изображений природы обладают огромным потенциалом для экологов, но системы искусственного интеллекта, называемые мультимодальными моделями языка зрения, могут повысить эффективность поиска изображений. Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что более крупные VLM отлично справляются с простыми запросами, но с трудом справляются с подсказками экспертно...
Исследователи Массачусетского технологического института разработали SciAgents - систему искусственного интеллекта для генерации гипотез исследований биологических материалов на основе доказательств, используя методы рассуждений на графах. Исследование, соавторами которого являются Алиреза Гафароллахи и Маркус Бюлер, направлено на моделирование коллективного интеллекта ученых для ускорения про...
AdaBoost.R2 модифицирует AdaBoost для регрессии, создавая последовательность деревьев решений для более точного прогнозирования. Взвешенная медиана повышает точность, выделяя высокодостоверные предсказания деревьев.
Фрида Полли, новый приглашенный инновационный ученый MIT, перешла от нейронаук к предпринимательству, став сооснователем успешной компании pymetrics, занимающейся разработкой искусственного интеллекта. Работа Полли привела к созданию закона об алгоритмической предвзятости, а сотрудничество с Сендхилом Муллайнатаном позволило соединить поведенческие и компьютерные науки в Массачусетском техноло...
Погрузитесь в NieR:Automata и NieR Replicant ver. 1. 22474487139 на GeForce NOW для захватывающих RPG-приключений. Исследуйте Зона Zero в HoYoverse для адреналинового путешествия в облаке.
Для оптимальной работы больших языковых моделей (LLM) требуются хорошо подобранные наборы данных. Предварительная обработка данных включает извлечение текста из различных источников и фильтрацию по качеству с помощью таких инструментов, как OCR и регекс-фильтры.
Искусственный интеллект превзошел экспертов в определении нот виски. Искусственный интеллект точно предсказывает ароматы и происхождение, продвигая автоматизированный анализ ароматов виски.
Агентные системы используют базовые модели для автономного сотрудничества и эффективного решения проблем. AWS представляет мультиагентное сотрудничество для успешного решения сложных задач и повышения производительности.
Компания Corvus Robotics использует автономные беспилотники для эффективного управления складскими запасами, повышая скорость и точность работы. Соучредитель компании Мохаммед Кабир разработал платформу для беспилотников, позволяющую ориентироваться на складах без GPS, что произвело революцию в отслеживании товарных запасов.
Soft Actor-Critic (SAC) - это новый алгоритм глубокой RL без политики, решающий проблемы устойчивости в высокоразмерных средах. SAC способствует робастности и поиску в биоинженерных системах, таких как de novo дизайн лекарств.
Китайские компании Moore Threads и Biren Technology получили доступ к британской Imagination Technologies для производства чипов искусственного интеллекта, используемых в передовых системах вооружений, что вызвало обеспокоенность национальной безопасности в условиях экспортных ограничений США.
Обладатель 2-й премии NeurIPS 2024 Challenge представляет уникальный подход к эффективному необучению LLM без сохранения набора данных, используя обучение с подкреплением и руководство без классификаторов. Задача конкурса - заставить LLM генерировать персональные данные и защитить их; решение включает в себя контролируемую настройку, обучение с усилением и CFG.