Искусственный интеллект

Диалог с кодом: Новый уровень взаимодействия

от

В данной системе, интерпретатор Python взаимодействует с языковой моделью (LLM) посредством общего программного состояния, позволяя LLM запрашивать и изменять переменные, такие как $query$, и управлять потоком выполнения, переходя к метке $breakprogram$ без возобновления выполнения естественного кода, что обеспечивает динамическое взаимодействие между интерпретируемым кодом и логикой, управляемой LLM.

В статье представлена концепция, позволяющая естественным языковым моделям напрямую управлять состоянием программы, открывая путь к более интуитивному и эффективному программированию.

Нейросети нового поколения: способность к универсальному представлению временных данных

от

Исследование демонстрирует, что спайковые нейронные сети обладают уникальной способностью эффективно моделировать сложные временные зависимости, открывая новые горизонты в области нейроморфных вычислений.

Математика из данных: Автоматическое построение гарантированно выпуклых моделей

от

Обнаруженные модели демонстрируют различную степень сложности: лаконичное приближение, выраженное формулой $y=e^{3.2x}+e^{-4.9x}$, уступает по точности более сложной модели, способной достоверно воспроизвести вложенные нелинейности исходных данных.

Новый подход позволяет извлекать интерпретируемые математические модели, гарантированно удовлетворяющие условиям выпуклости, непосредственно из данных.

Рассуждения в уме: как нейросети учатся видеть и думать

от

В рамках исследования предложена методика DMLR, оптимизирующая скрытые токены рассуждений в латентном пространстве посредством уверенного управления и динамического внедрения визуальной информации, что позволяет достичь самосовершенствующегося процесса рассуждений без дополнительного обучения и сохранения высокой эффективности, в отличие от подходов, полагающихся исключительно на явные цепочки мыслей или внешние инструменты восприятия, склонных к ошибкам в визуальной привязке и избыточности.

Новая методика позволяет мультимодальным нейросетям динамически анализировать визуальную информацию и улучшать процесс рассуждений, приближая их к человеческому мышлению.

Командная работа или одиночное плавание: кто лучше решает геометрические задачи?

от

Агент-интерпретатор генерирует формальные предикаты на основе визуальных данных и запросов с использованием визуально-языковых моделей, после чего агент-решатель использует эти предикаты в качестве входных данных для языковой модели с целью решения поставленной задачи.

Новое исследование сравнивает эффективность мультиагентных систем с традиционными подходами при решении геометрических задач с использованием визуальных подсказок.

Рекурсивные Трансформеры: Новый Подход к Эффективности и Экспрессивности

от

Слой Mixture of LoRAs (MoL) объединяет общую нейронную сеть прямого распространения (FFN) с несколькими LoRA-экспертами, что позволяет реализовать условные вычисления без существенного увеличения числа параметров системы.

Исследователи предлагают инновационную архитектуру, сочетающую рекурсивные трансформеры и смесь адаптеров LoRA для достижения передовых результатов с повышенной эффективностью.

Разумные языковые модели: новый подход к логическому мышлению

от

В отличие от существующих подходов, ограничивающихся генерацией цепочек рассуждений на основе вопроса, представленный метод CoVRL объединяет выборку априорных цепочек, обусловленных вопросом, с выборкой апостериорных цепочек, обусловленных ответом, посредством гибридной вариационной схемы, что обеспечивает эффективное исследование пространства решений при сохранении высокой согласованности между цепочкой рассуждений и окончательным ответом.

Исследователи предлагают инновационный метод обучения языковых моделей, позволяющий им самостоятельно улучшать свои навыки рассуждения и находить ответы на сложные вопросы.

Данные в движении: Автоматизация подготовки данных с помощью искусственного интеллекта

от

DataFlow представляет собой комплексную систему, включающую в себя основной вычислительный движок, повторно используемые конвейеры, пользовательские интерфейсы и расширяемую экосистему, предназначенную для создания высококачественных, ориентированных на задачи наборов данных, потребляемых приложениями, использующими большие языковые модели.

Новая система DataFlow позволяет значительно упростить и ускорить процесс подготовки данных для обучения моделей искусственного интеллекта, повышая их точность и надежность.