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

Підвищення точності генерації за допомогою GraphRAG

Lettria, партнер AWS, показує, як GraphRAG підвищує точність генеративного ШІ на 35% порівняно з векторними методами. Графіки покращують взаємозв'язки між даними, що призводить до більш точних і контекстно-точних відповідей на складні запити.

PydanticAI: революційна розробка агентних додатків

PydanticAI представляє підхід до розробки агентних додатків на основі оцінювання, що вирішує такі проблеми, як недетермінованість та обмеження LLM. Фреймворк дозволяє імітувати залежності, що дає змогу розробникам ефективно створювати додатки, керовані оцінюванням.

Папа-фальсифікатор: Ілюзія божественності

ШІ-зображення Папи Франциска, який обіймає Мадонну, стали вірусними, викликавши суперечки щодо використання технології deepfake у створенні ШІ-мистецтва. Дебати висвітлюють етичні проблеми, пов'язані з мимовільним залученням понтифіка до символічних цифрових творінь.

Виявлення сліпих зон: Екологи викрили недоліки пошуку зображень дикої природи

Набори даних зображень природи мають величезний потенціал для екологів, але системи штучного інтелекту, які називаються моделями мови мультимодального зору, можуть підвищити ефективність пошуку зображень. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі ММЗ відмінно справляються з простими запитами, але не можуть впоратися з підказками експертного рівня, що вказує на п...

Розкриття можливостей багаторівневої розширеної класифікації (LEC)

Новий підхід LEC ефективно класифікує порушення безпеки контенту та оперативно реагує на ін'єкційні атаки, використовуючи приховані стани проміжних трансформаторних шарів. LEC перевершує спеціалізовані моделі та GPT-4o, пропонуючи легке та ефективне рішення для бізнесу для захисту від маніпуляцій з моделями.

DIY Dataset: Навчання LLM 101

Великі мовні моделі (ВММ) потребують добре підготовлених наборів даних для оптимальної продуктивності. Попередня обробка даних передбачає вилучення тексту з різних джерел і фільтрацію для забезпечення якості за допомогою таких інструментів, як розпізнавання тексту та реґекс-фільтри.

Освоїти регресію AdaBoost на C#

AdaBoost.R2 модифікує AdaBoost для регресії, створюючи послідовність дерев рішень для кращих прогнозів. Зважена медіана підвищує точність, підкреслюючи прогнози дерев з високим ступенем достовірності.

Массачусетський технологічний інститут вітає Фріду Поллі: запрошену дослідницю з інновацій

Фріда Поллі, новий запрошений інноваційний науковець Массачусетського технологічного інституту, перейшла від нейронауки до підприємництва, ставши співзасновницею успішної компанії pymetrics, що займається розробкою штучного інтелекту. Робота Поллі призвела до створення закону алгоритмічного упередження, а співпраця з Сендхілом Муллайнатаном - до об'єднання поведінкових наук та комп'ютерних нау...

Освоєння мультиагентної оркестровки з Amazon Bedrock

Агентні системи використовують базові моделі для автономної співпраці та ефективного вирішення проблем. AWS впроваджує мультиагентну співпрацю для успішного виконання складних завдань і підвищення продуктивності.

ШІ: ваш помічник у створенні дослідницьких гіпотез

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили SciAgents - фреймворк штучного інтелекту для генерації гіпотез, заснованих на фактах, у біологічно натхненних матеріалах, використовуючи методи міркувань на основі графів. Дослідження, співавторами якого є Аліреза Гафароллахі (Alireza Ghafarollahi) та Маркус Бюлер (Markus Buehler), спрямоване на моделювання колективного інтелекту...

Дрони революціонізують відстеження складських запасів

Corvus Robotics використовує автономні дрони для ефективного управління складськими запасами, підвищуючи швидкість і точність роботи. Співзасновник компанії Мохаммед Кабір розробив безпілотну платформу для навігації по складах без GPS, що зробило революцію у відстеженні запасів.

Революція у сфері безпеки LLM: Висновки щодо викликів NeurIPS 2024

Переможець конкурсу NeurIPS 2024 Challenge, який посів 2-е місце, представив унікальний підхід до ефективного рознавчання LLM без збереження набору даних, використовуючи навчання з підкріпленням та настанови без класифікатора. Конкурс був зосереджений на тому, щоб змусити LLM генерувати персональні дані та захистити їх; рішення включало контрольоване доналаштування, навчання з підкріпленням та...

Освоєння Soft Actor-Critic RL

Soft Actor-Critic (SAC) - це новий алгоритм глибокого RL, який вирішує проблеми стабільності у високорозмірних середовищах. SAC сприяє підвищенню надійності та дослідженню в біоінженерних системах, таких як розробка ліків de novo.