#ШІ

Мультиагентний підхід до моделювання трафіку

Авторегресійні мовні моделі продемонстрували свою здатність передбачати наступне підслово в реченні, не покладаючись на заздалегідь визначену граматику чи правила синтаксичного аналізу. Цей підхід було поширено на області безперервних даних, такі як генерація аудіо та зображень, де дані представлені у вигляді дискретних токенів, подібно до словників, що використовуються в мовних моделях.

Вдосконалення мовних моделей за допомогою підказок до аналогій для покращення міркувань

Останніми роками мовні моделі продемонстрували вражаючі навички розуміння та генерування тексту, подібного до людського. Однак, незважаючи на їхні чудові мовні можливості, ці моделі часто відстають у складних міркувальних завданнях.

Чи можемо ми довірити ШІ нанесення водяних знаків?

Стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту відкрив нову еру створення цифрового контенту, але він також несе з собою значні виклики, особливо в ідентифікації та відстеженні контенту, створеного штучним інтелектом.

BrainChip запускає платформу Akida другого покоління для вдосконалення ШІ

В епоху постійно зростаючого інтересу до можливостей штучного інтелекту (ШІ) компанія BrainChip, першопроходець у галузі нейромережевих процесорів, зробила значний крок вперед, забезпечивши периферійні пристрої безпрецедентними обчислювальними потужностями.

Подолання галюцинацій в ШІ

Завдяки додатковому попередньому навчанню з використанням пар зображення-текст або точному налаштуванню за допомогою спеціалізованих наборів даних з візуальними інструкціями, великі мовні моделі можуть перейти в область мультимодальних можливостей, прокладаючи шлях до надійних великих мультимодальних моделей.

Мультимодальний мовний асистент із зоровими та слуховими сенсорами від Reka AI

Попит на просунуті та універсальні мовні асистенти у світі штучного інтелекту, що постійно розвивається, продовжує зростати. Одна з головних проблем полягає у створенні дійсно мультимодальної системи штучного інтелекту, здатної безперешкодно розуміти та взаємодіяти з текстом, візуальними та слуховими даними.

Ефективне визначення оптимальних генетичних втручань за допомогою меншої кількості експериментів

У сфері клітинного перепрограмування дослідники стикаються з величезним викликом: визначенням найефективніших генетичних збурень для трансформації клітин у бажані стани. Цей пошук має величезні перспективи для таких застосувань, як імунотерапія та регенеративна терапія.

Зустрітися з проблемою обличчям

Дослідники з Технологічного інституту Шибаура революціонізували визначення напрямку обличчя за допомогою глибокого навчання: Подолання викликів, пов'язаних з прихованими рисами обличчя та розширенням кутів огляду

Останні досягнення в галузі мультимодального ШІ

Мультимодальний ШІ, динамічна галузь штучного інтелекту, знаходиться на перехресті конвергенції даних, де різні типи даних — текст, зображення, відео, аудіо та інші — об'єднуються для досягнення безпрецедентного рівня продуктивності.

20 найкращих прикладів використання DALL-E 3

Нещодавно OpenAI представила DALL-E 3, що знаменує собою суттєве оновлення платформи для перетворення ШІ з тексту на зображення. Масштаби цього вдосконалення дійсно вражають. DALL-E 2 залишав бажати кращого, тому DALL-E 3 не поступається, а то й перевершує Midjourney.

Salesforce AI запускає GlueGen

У сфері моделей перетворення тексту в зображення (T2I), що стрімко розвивається, GlueGen представляє новий підхід для підвищення гнучкості та функціональності цих моделей. Моделі T2I продемонстрували вражаючі можливості у створенні зображень з текстових описів, але вони були обмежені з точки зору модифікації та розширення.

Дослідники Шанхайського університету представили набір даних, що містить 110 тис. послідовностей

Дослідники з Шанхайського університету Цзяо Тун вирішують проблеми роботизованих маніпуляцій, впроваджуючи новітній підхід до збору даних за допомогою датчиків сили і обертового моменту та тактильних пристроїв.