Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

ChatGPT розкриває приватні розмови та паролі користувачів, виявив Ars Reader

Як видно зі скріншотів, через ChatGPT відбувається витік приватних розмов, у тому числі облікових даних для входу та особистих даних. Витік інформації включає імена користувачів і паролі, пов'язані з системою підтримки аптечного порталу рецептурних ліків, що свідчить про серйозні проблеми з безпекою.

Розкриваючи секрети ШІ: використання агентів ШІ для пояснення складних нейронних мереж

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...

Створення надійного штучного інтелекту: покращення міркувань та надійності природної мови

Аспіранти Массачусетського технологічного інституту використовують теорію ігор для підвищення точності та надійності моделей природної мови, прагнучи узгодити достовірність моделі з її точністю. Перетворивши генерування мови на гру для двох гравців, вони розробили систему, яка заохочує правдиві та достовірні відповіді, водночас зменшуючи кількість галюцинацій.

Відкриваємо "чорну скриньку": ШІ в охороні здоров'я та схвалення FDA

У Клініці машинного навчання в охороні здоров'я ім. Абдула Латіфа Джаміля при Массачусетському технологічному інституті обговорили, чи потрібно повністю пояснювати "чорний ящик" процесу прийняття рішень щодо моделей ШІ для схвалення FDA. На заході також наголошувалося на необхідності освіти, доступності даних і співпраці між регуляторними органами та медичними працівниками у регулюванні ШІ в о...

Революція у виявленні раку підшлункової залози: АІ прогнозує пацієнтів з високим ризиком з безпрецедентною точністю

Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили дві моделі машинного навчання - нейронну мережу "PRISM" та модель логістичної регресії - для раннього виявлення раку підшлункової залози. Ці моделі перевершили існуючі методи, виявивши 35% випадків у порівнянні зі стандартним рівнем виявлення 10%.

Розкриваємо силу складних речень: Як мозок реагує на незвичну мову

Нейробіологи з Массачусетського технологічного інституту виявили, що речення з незвичною граматикою або неочікуваним значенням викликають сильнішу реакцію в центрах обробки мови в мозку, тоді як прості речення майже не зачіпають ці ділянки. Дослідники використовували мережу штучної мови, щоб передбачити реакцію мозку на різні речення.

Переосмислення житла: Подолання нерівності через інноваційні дослідження

MIT Policy Hackathon об'єднує студентів та професіоналів з усього світу для вирішення суспільних проблем за допомогою інструментів генеративного ШІ, таких як ChatGPT. Команда-переможець "Ctrl+Alt+Defeat" фокусується на вирішенні кризи виселення в США.

Революція у сфері сталих інновацій: Подорож компанії Atacama Biomaterials

Atacama Biomaterials, стартап, що поєднує архітектуру, машинне навчання та хімічну інженерію, розробляє екологічно чисті матеріали з різними сферами застосування. Їхні технології дозволяють створювати бібліотеки даних і матеріалів за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання, виробляючи компостовані пластмаси та пакування з регіональних джерел.

Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування

Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...

Розблокування генерації шифрів: Методи тонкого налаштування ШІ, що перетворює текст на шифр

У цій статті досліджуються методи створення точних наборів даних для генерації запитів Cypher з тексту, використовуючи великі мовні моделі (LLM) і попередньо визначену граф-схему. Автор також згадує про поточний проект, метою якого є розробка всеосяжного набору даних для точного налаштування з використанням підходу "людина в циклі".

Ефективне вирішення складних фізичних систем: Сила глибинних сурогатів, посилених фізикою

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та компанії IBM розробили новий метод під назвою "глибокий фізичний сурогат" (PEDS), який поєднує в собі фізичний симулятор з низькою точністю та генератор нейронних мереж для створення сурогатних моделей складних фізичних систем на основі даних. Метод PEDS є доступним, ефективним і зменшує кількість необхідних навчальних даних щонайменше ...

Баланс між розвідкою та експлуатацією: Стратегія дашборду для менеджерів з аналітики

Розробники відеоігор з відкритим світом і менеджери з аналітики стикаються з проблемою балансування між розвідкою та експлуатацією. Щоб розв'язати цю проблему, вони можуть будувати альтернативні шляхи, пропонувати системи управління знаннями, розвивати онлайн-спільноти та постійно вдосконалюватися. Продавці, як і геймери, мають основні квести у вигляді конкретних показників, які їм потрібно ві...

Від авіації до штучного інтелекту: застосування стандартів безпеки для охорони здоров'я

Ризик смертності в авіації становить 0,11, що робить її одним з найбезпечніших видів транспорту. Вчені Массачусетського технологічного інституту розглядають авіацію як модель для регулювання ШІ в охороні здоров'я, щоб гарантувати, що маргіналізовані пацієнти не постраждають від упереджених моделей ШІ.

Розкриття потенціалу GPT-1: глибоке занурення в першу версію революційної мовної моделі

У 2017 році Google Brain представив Transformer - гнучку архітектуру, яка перевершила існуючі підходи до глибокого навчання, і тепер використовується в таких моделях, як BERT і GPT. GPT, модель декодера, використовує завдання мовного моделювання для генерації нових послідовностей і дотримується двоетапної схеми попереднього навчання та точного налаштування.

Виявлення впливу контекстних вікон на моделі трансформаторів

У статті обговорюється важливість розуміння контекстних вікон у навчанні та використанні трансформерів, особливо з появою власних LLM і методів, таких як RAG. Досліджується, як різні фактори впливають на максимальну довжину контексту, яку може обробити трансформантна модель, і ставиться питання, чи завжди більше - це краще.