Искусственный интеллект моделирует мир: новый подход к связи и сенсорике

Архитектура семантического двойника, усиленная генеративным искусственным интеллектом, позволяет создавать цифровые аналоги реальных систем, способные к адаптации и самообучению.

В статье представлена инновационная методика моделирования каналов связи и сенсорики, использующая возможности генеративного искусственного интеллекта и семантического анализа окружающей среды.

Гибкие ускорители для больших языковых моделей: новый подход к архитектуре

Гибридная архитектура, демонстрируемая посредством кода, объединяет временное повторное использование и пространственный поток данных с использованием FlexLLM, позволяя эффективно конструировать и оптимизировать вычислительные процессы.

В статье представлена библиотека FlexLLM, позволяющая создавать настраиваемые и эффективные аппаратные ускорители для обработки больших языковых моделей.

Искусственный интеллект в здравоохранении: Управление и контроль агентов

Предлагается структурированный подход к управлению и жизненным циклом автономных интеллектуальных агентов, позволяющий систематизировать процессы от разработки до вывода из эксплуатации и обеспечивающий контроль над их деятельностью на протяжении всего периода существования.

Статья посвящена разработке комплексного подхода к управлению автономными системами искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, направленного на предотвращение неконтролируемого разрастания и обеспечение безопасности.

Тонкости реконструкции типов и эффектов: новые выводы

В статье анализируются скрытые ошибки в алгоритме вывода типов для систем с полиморфизмом высшего порядка и эффектами, подчеркивая важность точной обработки связывания переменных.

Обучение в Цикле: Когда Искусственный Интеллект Заменяет Человека

Качественное сравнение производительности аннотаций, представленное на рисунке, демонстрирует превосходство ансамбля больших языковых моделей (LLM) над MoLAM в задачах, требующих высокой точности и детализации.

Новый подход к активному обучению использует возможности нескольких больших языковых моделей для автоматической разметки данных, снижая затраты и повышая надежность.

Гипергеометрические функции: вычислительные методы и алгебраические свойства

В статье представлены алгоритмы для анализа поведения гипергеометрических функций при вычислении по модулю простых чисел, позволяющие установить их алгебраичность и находить уничтожающие полиномы.

Поиск и Знания: Как Улучшить Ответы на Сложные Вопросы

Усовершенствованная архитектура RAG использует двунаправленный кодировщик (Bi-Encoder) для первоначального быстрого поиска, а затем применяет более сложный кросс-кодировщик для отсеивания ложных срабатываний перед генерацией ответа.

Новое исследование показывает, как комбинировать современные методы поиска и обработки языка для получения более точных и надежных ответов на вопросы, связанные с нормативными документами.

Python или SQL: Где кроется слабость языковых моделей?

Рассмотрение парадигм семантического разбора естественного языка показывает, что преобразование текста в SQL делегирует оптимизацию выполнения запросов системе управления базами данных, в то время как генерация явных процедурных рабочих процессов посредством преобразования текста в Python требует от модели непосредственного решения задач вычислительной логики.

Новое исследование сравнивает возможности больших языковых моделей в преобразовании естественного языка в код на Python и SQL, выявляя ключевые различия в их устойчивости к неполной информации.