Новое исследование показывает, что существующие методы выявления использования защищенного контента большими языковыми моделями легко обойти, используя семантически эквивалентные перефразировки.
Новый подход позволяет оценить, насколько точно программная реализация соответствует описанию в научной публикации.
Исследователи представили масштабный бенчмарк для оценки моделей вознаграждения, управляющих агентами, использующими инструменты, что открывает путь к более эффективному и универсальному искусственному интеллекту.
Исследователи разработали метод, позволяющий системам искусственного интеллекта самостоятельно улучшать качество поиска информации для более эффективного решения задач.
Исследователи представили новый способ оценки качества управления долгосрочной памятью в больших языковых моделях, выявляя слабые места существующих систем вознаграждения.
Новая модель объединяет возможности авторегрессии и диффузии для комплексного анализа и генерации изображений грудной клетки.
Обзор показывает, как современные модели машинного обучения автоматизируют рутинные задачи по исправлению ошибок и улучшению качества программного обеспечения.
Исследователи разработали метод, позволяющий значительно снизить потребление памяти в мультимодальных моделях, не жертвуя при этом качеством обработки данных.
Исследователи разработали систему, использующую возможности больших языковых моделей для повышения эффективности алгоритмов случайного леса при работе с ограниченным объемом данных.
Ученые представили масштабный набор данных и методику оценки, позволяющие проверить, насколько хорошо современные системы искусственного интеллекта могут находить и связывать доказательства в сложных научных текстах.