
Розмовний ШІ на основі великих мовних моделей посилює неправдиві спогади
Поява розмовних систем штучного інтелекту, особливо тих, що працюють на основі великих мовних моделей, внесла нові складнощі у взаємодію людини з технологіями.

Поява розмовних систем штучного інтелекту, особливо тих, що працюють на основі великих мовних моделей, внесла нові складнощі у взаємодію людини з технологіями.

Anthropic відкрив загальний доступ до Artifacts для всіх користувачів. Також компанія опублікувала системні підказки для своїх моделей Claude, розкриваючи детальні інструкції, які керують поведінкою Claude, межами знань та стилем взаємодії.

Стартап Inflection AI, який створив асистента Pi AI, зробив нещодавню заяву про партнерство з некомерційною організацією Data Transfer Initiative (DTI), щоб дозволити користувачам експортувати свої дані з платформи.

Завдяки новому функціоналу розробники можуть тонко налаштовувати модель GPT-4o, використовуючи власні набори даних, що дозволяє їм досягти вищої продуктивності з меншими витратами відповідно до їхніх конкретних випадків використання.

У той час як технологічні компанії змагаються за впровадження штучного інтелекту на пристроях, з’являється все більше досліджень, які зосереджені на створенні малих мовних моделей, здатних працювати на пристроях з обмеженими ресурсами.

Дослідники з Лабораторії комп’ютерних наук та штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (CSAIL) виявили цікаві результати, які вказують на те, що мовні моделі можуть розвивати власне розуміння реальності для покращення своїх генеративних здібностей.

Розробник інфраструктурних рішень для штучного інтелекту та інновацій Lambda у партнерстві з Nous Research запустили Hermes 3 — вдосконалену версію великої мовної моделі Llama 3.1 з 405 мільярдами параметрів від компанії Meta.

Anthropic представила нову функцію кешування підказок у своєму програмному інтерфейсі, доступну в публічній бета-версії для моделей Claude 3.5 Sonnet і Claude 3 Haiku.

Токійська компанія Sakana AI представила свій проєкт — систему штучного інтелекту «The AI Scientist». Цей інструмент спроможний самостійно проводити наукові дослідження від пошуку ідеї до написання готової статті, включаючи створення експериментів, аналіз даних та навіть симуляцію процесу рецензування.

Створення ефективних підказок може бути складним завданням, коли бажані результати мають творчий або варіативний вигляд. Цей процес зазвичай займає багато часу й потребує наявності певного досвіду, особливо якщо для формування підказок використовуються марковані набори даних.

LG AI Research зробила новий крок у розвитку, випустивши вдосконалену версію великої мовної моделі EXAONE 3.0. Нова модель має низку функцій і вдосконалень, які вирізняють її на тлі конкурентів у галузі розробки штучного інтелекту, зокрема завдяки відкритому вихідному коду та значній кількості параметрів у 7,8 мільярда, забезпечуючи…

Mistral AI представила нову функцію «Agents», призначену революціонізувати спосіб, у який автономізовані системи за допомогою великих мовних моделей виконують складні завдання на основі високорівневих інструкцій.