Искусственный интеллект

Почему ИИ не умеет учиться по-настоящему

от

Традиционные системы машинного обучения требуют сложной инфраструктуры и ручной обработки данных для обучения отдельных компонентов модели с использованием специально разработанных функций потерь и вознаграждений, в то время как автономное машинное обучение позволяет агенту непосредственно взаимодействовать с окружающей средой, самостоятельно генерируя данные посредством различных режимов обучения, таких как наблюдение, действие и даже вербальное взаимодействие, что обеспечивается предложенной архитектурой с метаконтроллером, способствующим обучению в реальном времени.

Новая статья рассматривает причины, по которым современные системы искусственного интеллекта испытывают трудности с автономным обучением, и предлагает пути решения этой проблемы.

Самообучающиеся агенты на службе науки: новый подход к открытиям

от

Научная система, представленная в работе, организует итеративный цикл, в котором агенты используют специализированные навыки для вычислений, результаты которых фиксируются в виде неизменяемых артефактов, объединенных в общий направленный ациклический граф; визуализации, созданные на основе этого графа, публикуются с указанием происхождения данных, а обратная связь от агентов и пользователей, оценивающая значимость и перспективность направлений, корректирует последующие итерации цикла, направляя его к областям с высоким потенциалом и недостаточной изученностью.

Исследователи предлагают систему, в которой автономные агенты совместно работают над научными задачами, обмениваясь результатами и инструментами для ускорения процесса открытий.

Бесконечная эволюция кода: проверка искусственного интеллекта на прочность

от

Статистический анализ набора данных EvoClaw демонстрирует разнообразие характеристик, определяющих его пригодность для исследований в области адаптации и обучения робототехнических систем в меняющихся условиях.

Новое исследование демонстрирует, как ИИ-агенты справляются с долгосрочным развитием программного обеспечения и управлением техническим долгом.

Наука с Поддержкой Искусственного Интеллекта: Новый Взгляд на Рабочие Процессы

от

Сравнительный анализ алгоритмов, представленный на основе данных о времени выполнения для разреженных и плотных матриц, демонстрирует, что искусственный интеллект способен не только конструировать, но и документировать алгоритмические сравнения в воспроизводимой форме, что позволяет оценить эффективность различных подходов к решению задач, таких как диагонализация и решение уравнений Пуассона.

Исследование демонстрирует, как современные алгоритмы искусственного интеллекта могут значительно повысить эффективность научных исследований, обеспечивая при этом надежность и воспроизводимость результатов.

Искусство узких специалистов: новая архитектура для больших языковых моделей

от

Предложенная архитектура FineRMoE использует детально проработанный механизм Mixture of Experts, состоящий из общего эксперта и множества разреженных, взаимодействующих по двум уровням - промежуточному и выходному - посредством специализированного маршрутизатора, осуществляющего направленное распределение активаций в разреженных слоях с помощью операций взвешенной суммы и конкатенации.

Исследователи предлагают FineRMoE — инновационный подход к построению Mixture-of-Experts, позволяющий добиться большей эффективности и качества работы нейросетей.

Тетраэдры материаловедения: Искусственный интеллект на службе новых открытий

от

В центре внимания - тетраэдр материаловедческих исследований, усиленный искусственным интеллектом, где данные, модель, потенциал и агент формируют взаимосвязанную сеть, значимую для прогресса в материаловедении, а их комбинации открывают новые горизонты для понимания и контроля над свойствами материалов.

В статье предлагается новый подход к исследованию материалов, объединяющий принципы сетевой науки и возможности искусственного интеллекта для ускорения процесса открытия и проектирования материалов.

Обучение представлений для динамических систем: новый взгляд

от

Траектории физических систем, представленные на рисунке, демонстрируют разнообразие возможных путей развития, отражая динамику и сложность исследуемых процессов.

Исследование демонстрирует, что модели, предсказывающие данные в скрытом пространстве, превосходят традиционные подходы к анализу временных рядов и видеоданных.