Meta запустила Llama-3, основанный на Meta AI, чат-бот для конкуренции с ChatGPT. Мета AI: преображение будущего с Llama 3 Откройте для себя возможности Meta AI Chatbot Assistant, работающего на Llama-3 Meta представила своего нового AI-помощника, Meta AI, основанного на передовой технологии Llama 3. Этот продвинутый AI-чатбот готов изменить цифровые взаимодействия, предлагая конкретные решения и огромную…
Новые возможности в аппаратуре для глубокого обучения: графические процессоры (GPU), тензорные процессоры (TPU) и далее. Продвижение в области аппаратного обеспечения глубокого обучения: графические процессоры (GPU), тензорные процессоры (TPU) и далее Рост популярности GPU Графические процессоры (GPU) сыграли ключевую роль в революции глубокого обучения. Их параллельные вычислительные возможности делают их идеальными для масштабных вычислений в глубоком…
Исследователи Принстонского университета представили USACO бенчмарк для ригорозной оценки языковых моделей программирования. возможно ли использовать языковые модели для решения олимпиадных задач по программированию? Проблемы оценки языковых моделей для генерации кода Генерация кода стала важной областью для оценки и внедрения больших языковых моделей (LLM). Однако текущие бенчмарки по кодированию насыщены показателями решений выше 90%, что указывает…
Google AI представляет SOAR: алгоритмическое усовершенствование векторного поиска, которое вводит эффективную и низкозатратную избыточность в ScaNN. Команда Google AI представила SOAR: алгоритмическое улучшение для поиска векторов Практические решения и основные преимущества Исследователи Google AI представили SOAR, алгоритмическое улучшение библиотеки поиска векторов ScaNN. Это решает проблему эффективного поиска похожих векторов, что критично для многих алгоритмов машинного…
ReffAKD представляет собой метод машинного обучения для создания мягких меток с целью облегчения дистилляции знаний в ученических моделях. Мы представляем ReffAKD – метод машинного обучения для генерации мягких меток, упрощающий передачу знаний в моделях студентов. Практическое решение: ReffAKD предлагает новый подход, использующий автоэнкодеры для создания высококачественных мягких меток без зависимости от крупных моделей-учителей или дорогостоящего…
Google DeepMind выпустил Penzai: библиотеку JAX для создания, редактирования и визуализации нейронных сетей. Google DeepMind представляет Penzai: практическое решение ИИ для нейронных сетей Обзор Google DeepMind недавно представил Penzai, революционную библиотеку JAX, которая упрощает создание, визуализацию и модификацию нейронных сетей. Penzai легко интегрируется с Google Colab и экосистемой JAX, улучшая доступность и управляемость моделей ИИ.…
Использование моделей вознаграждения для улучшения многоязычной коммуникации при нулевом переносе через языковые границы. Мы разработали инновационный метод нулевой кросс-языковой выравнивания, который позволяет эффективно использовать языковые технологии в разных языках, минуя необходимость в обширных языково-специфичных данных. Наш метод демонстрирует высокую успешность в задачах, таких как сжатие текста и генерация диалогов на различных языках, включая немецкий, английский,…
Исследование оптимизации сети с использованием искусственного интеллекта: изучение прогностического обслуживания и управления трафиком. Оптимизация сети с помощью искусственного интеллекта: исследование прогнозного обслуживания и управления трафиком Прогнозное обслуживание в сетевых системах Прогнозное обслуживание использует искусственный интеллект для прогнозирования отказов оборудования, сбора данных через датчики и устройства Интернета вещей и предварительной расстановки графика технического обслуживания для минимизации…
Научная статья от CMU представляет AgentKit: фреймворк машинного обучения для создания искусственного интеллекта, использующего естественный язык. AgentKit: Революционное развитие разработки AI агентов Представляем практическое решение в области AI Системы на основе агентов в области искусственного интеллекта включают в себя автономных AI агентов, выполняющих задачи в цифровых средах. Основной вызов заключается в разработке интеллектуальных агентов, способных…
Повышение достоверности ИИ с помощью причинных камер: заполнение пробелов в данных машинного обучения и статистики с помощью контролируемых сред. Улучшение проверки искусственного интеллекта с помощью причинных камер: Заполнение данных в машинном обучении и статистике с контролируемыми средами Проблемы разработки искусственного интеллекта Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и статистика постоянно развиваются, но проверка новых методов искусственного…