Искусственный интеллект

Управляемый Искусственный Интеллект: Защита от Непредсказуемости

от

Новая концепция фокусируется на создании внешних механизмов контроля, а не на внутренних ограничениях ИИ, для обеспечения безопасности в сложных многоагентных системах.

Самообучающиеся агенты: скрытые уязвимости в реальном мире

от

Модель угроз демонстрирует взаимосвязь между векторами атак, уязвимостями и потенциальным воздействием на навыки агента, выявляя критические точки для обеспечения безопасности и устойчивости системы.

Масштабное исследование выявило, что значительная часть навыков, используемых самообучающимися агентами, содержит потенциальные уязвимости, представляющие риск для безопасности.

Искусство видеть: Новая стратегия для генерации изображений по тексту

от

В разработанном методе, вместо простого использования языковой модели как застывшего текстового энкодера, она обучается к размышлению и уточнению исходных запросов пользователя, ориентируясь на оценку качества полученных изображений, что позволяет добиться более осмысленного и точного результата.

Исследователи предлагают подход, позволяющий нейросетям ‘думать’ над запросом, прежде чем создавать изображение, значительно улучшая его качество и соответствие смыслу.

Бесконечный разум: Как машины учатся на протяжении всей жизни

от

Предложенная структура ML-Master 2.0 обеспечивает автономное машинное обучение в течение сверхдлительных горизонтов посредством когнитивного накопления, используя иерархическое кэширование (HC) и миграцию контекста (CM) для оптимизации процесса.

Новая система ML-Master 2.0 демонстрирует способность автономно решать сложные задачи машинного обучения, накапливая и эволюционируя знания в течение неограниченного времени.

Искусственный интеллект и кодер: меняется ли подход к разработке?

от

Повторное использование кода демонстрирует возможность снижения издержек разработки, однако со временем неизбежно приводит к накоплению технического долга, требующего постоянного внимания и рефакторинга.

Новое исследование на основе анализа логов IDE показывает, как использование инструментов на базе ИИ влияет на реальные рабочие процессы разработчиков.

Обучение с подкреплением: как улучшить логическое мышление больших языковых моделей

от

Для оценки траекторий взаимодействия, алгоритм разделяет процесс рассуждения на промежуточные шаги и вычисляет награду, основанную на соотношении энтропий между текущей и эталонной политиками, а также на конечном результате, позволяя таким образом количественно оценить качество и эффективность каждого шага в процессе принятия решений.

Новый подход к обучению с подкреплением позволяет значительно повысить способность больших языковых моделей к логическому мышлению и расширить границы их возможностей.

Искусственный интеллект настраивает тонкие пленки: новый подход к оптимизации ALD-процессов

от

Искусственный интеллект, управляющий процессом атомно-слоевого осаждения, функционирует посредством итеративного цикла: логический модуль формирует запросы и обрабатывает ответы, полученные от модуля искусственного интеллекта, который, используя модель рассуждений, определяет оптимальную стратегию оптимизации и запрашивает проведение дополнительных экспериментов в симулированном реакторе, что позволяет непрерывно совершенствовать процесс.

Исследование демонстрирует, что агенты искусственного интеллекта, использующие языковые модели рассуждений, способны автономно оптимизировать процессы атомно-слоевого осаждения (ALD), достигая результатов, сопоставимых с опытом экспертов-технологов.