Обучение с подкреплением: как улучшить логическое мышление больших языковых моделей

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

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.

Искусственный интеллект и сценарии выживания: таксономия рисков

В статье представлена система классификации потенциальных угроз, связанных с развитием искусственного интеллекта, основанная на анализе вероятных сценариев сохранения человечества.

Молекулярный конструктор: ИИ создает соединения с заданными свойствами

Система M4olGen осуществляет итеративное проектирование молекул, начиная с поиска кандидатов, соответствующих заданным критериям (QED, LogP, молекулярный вес), и последующего уточнения их структуры посредством многошагового алгоритма оптимизации, управляемого GRPO, для достижения требуемых характеристик, основываясь на анализе локальным решателем и обратной связи от оценщика.

Новый подход на базе искусственного интеллекта позволяет генерировать молекулы, точно соответствующие нескольким заданным параметрам одновременно.

Биоматериалы и ИИ: Новое поколение производства

Исследование посвящено применению искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации процессов производства из возобновляемых и биооснованных материалов.

Визуальные размышления: новый подход к мультимодальному мышлению

Предложенный метод LaViT представляет собой концептуальную основу для исследования закономерностей в визуальных данных, позволяя выявить скрытые связи и зависимости.

Исследователи предлагают инновационную архитектуру, позволяющую моделям лучше понимать связь между текстом и изображениями, приближая их к человеческому восприятию.

Поиск по медицинским записям: как искусственный интеллект понимает пациентов?

Новое исследование демонстрирует, что современные системы искусственного интеллекта все еще испытывают трудности с точным извлечением данных из электронных медицинских карт и сложным клиническим анализом.

Под контролем: Как обезопасить поведение ИИ-агентов

Архитектура AgentGuardian демонстрирует разделение потоков: оранжевые линии определяют генерацию политики, в то время как синие - её исполнение, что позволяет системе динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать гибкое управление.

Новая разработка позволяет автоматически формировать правила доступа и контролировать исполнение, снижая риски, связанные с вредоносными запросами и непредсказуемостью больших языковых моделей.