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 ...
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.
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...
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.
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.
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...
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.
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...
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%.
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 ...
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.
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.
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.
OpenAI представила оновлення моделей штучного інтелекту ChatGPT, вирішивши проблему "лінощів" у GPT-4 Turbo і запустивши нову модель GPT-3.5 Turbo за нижчою ціною. Користувачі повідомляли про зниження глибини виконання завдань у ChatGPT-4, що спонукало OpenAI відреагувати на це.
OpenAI випустила простий у використанні веб-інструмент для створення власних ШІ-помічників без кодування, який вимагає лише облікового запису Google або Microsoft і підписки OpenAI Plus на 20 доларів на місяць. Користувачі можуть персоналізувати ім'я, зображення, тон і стиль взаємодії свого ШІ-помічника, а також розширити його знання, завантаживши певні документи.