Новый президент Королевского общества слепых детей призывает улучшить дизайн технологий искусственного интеллекта, чтобы включить в них людей с нарушениями зрения, подчеркивая проблемы дискриминации. Том Пей подчеркивает необходимость улучшения доступности видеоигр и ИИ-агентов для слепых детей, чтобы предотвратить исключение из технологических достижений.
RLHF улучшает обучение LLM за счет использования обратной связи с человеком для улучшения работы модели, снижения предвзятости и повышения правдивости. Успех OpenAI в InstructGPT и ChatGPT демонстрирует потенциал RLHF в тонкой настройке предварительно обученных моделей для получения лучших результатов.
Компания Lettria, партнер AWS, показывает, как GraphRAG повышает точность генеративного ИИ на 35 % по сравнению с методами, использующими только векторы. Графики усиливают взаимосвязь данных, что позволяет получать более точные и контекстуально обоснованные ответы на сложные запросы.
Модели машинного обучения могут предоставлять интервалы прогнозирования для учета неопределенности результатов, помогая принимать обоснованные решения. Конформное предсказание предлагает проницательные интервалы предсказания со слабыми теоретическими гарантиями, повышая точность прогнозов.
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...
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.
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.
Искусственный интеллект превзошел экспертов в определении нот виски. Искусственный интеллект точно предсказывает ароматы и происхождение, продвигая автоматизированный анализ ароматов виски.
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...
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.
Агентные системы используют базовые модели для автономного сотрудничества и эффективного решения проблем. AWS представляет мультиагентное сотрудничество для успешного решения сложных задач и повышения производительности.