Categoria: Inteligência artificial

A produção de simulação de vídeo de alta qualidade em tempo real apresenta desafios significativos, especialmente quando se pretende uma duração prolongada sem comprometer a qualidade. Tradicionalmente, os modelos globais de produção de vídeo enfrentam limitações devido aos altos custos computacionais, curtas durações de vídeo e falta de interação em tempo real. O uso de …

A computação quântica, apesar de sua capacidade de superar os sistemas clássicos em determinadas tarefas, enfrenta um grande desafio: a correção de erros. Os sistemas quânticos são muito sensíveis ao ruído e mesmo as menores perturbações ambientais podem levar a erros computacionais, afetando os resultados esperados. Ao contrário dos sistemas clássicos, que podem usar iteração …

Os modelos de inteligência artificial (IA) fizeram grandes progressos nos últimos anos, mas continuam a enfrentar sérios desafios, especialmente em tarefas cognitivas. Grandes modelos de linguagem são bons na produção de texto coerente, mas quando se trata de raciocínio complexo ou resolução de problemas, muitas vezes falham. Esta inadequação é particularmente evidente em áreas que …

A engenharia automatizada de software (ASE) emergiu como um campo transformador, combinando inteligência artificial e processos de desenvolvimento de software para enfrentar desafios de depuração, desenvolvimento de recursos e manutenção. As ferramentas ASE estão usando cada vez mais modelos de linguagem em larga escala (LLMs) para ajudar os desenvolvedores, melhorar a eficiência e lidar com …

A hidrologia em grande escala é um campo importante que aborda desafios globais urgentes, como as alterações climáticas, a previsão de cheias e a gestão dos recursos hídricos. Usando vários conjuntos de dados hidrológicos e meteorológicos em diferentes áreas, os pesquisadores desenvolvem modelos para prever eventos relacionados à água. Isto permite a criação de ferramentas …

A implantação de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos de ponta apresenta desafios significativos devido aos recursos computacionais limitados. Quando o tamanho e a complexidade dos modelos aumentam, até mesmo chegar a uma conclusão válida torna-se um desafio. Aplicações como veículos autônomos, óculos AR e robôs humanóides exigem baixa latência e desempenho eficiente de …

Modelos de linguagem em larga escala (LLMs) revolucionaram a inteligência artificial ao permitir poderosos recursos de geração de texto. Esses modelos exigem proteção robusta contra riscos críticos, como injeção instantânea, envenenamento de modelo, vazamento de dados, alucinações e jailbreaks. Este risco expõe as organizações a potenciais danos à reputação, perdas financeiras e danos públicos. A …

O Google introduziu um recurso de “memória” para seu chatbot Gemini Advanced, que permite lembrar as preferências e interesses dos usuários para uma experiência de interação mais personalizada. Este recurso está disponível apenas para assinantes do plano Google One AI Premium e faz parte do esforço do Google para tornar suas ferramentas de IA mais …

As soluções baseadas em IA estão a desenvolver-se rapidamente, mas a gestão de vários agentes de IA e a garantia de uma interação perfeita entre eles continuam a ser um desafio. Quer se trate de chatbots, assistentes de voz ou outros sistemas de IA, o rastreamento do contexto entre vários agentes, a implantação de consultas …

A comunidade de aprendizado de máquina enfrenta um grande desafio em aplicações de áudio e música: a falta de conjuntos de dados diversos, abertos e grandes que os pesquisadores possam acessar livremente para desenvolver modelos básicos. Apesar dos avanços na investigação de IA baseada em texto, o domínio do áudio está atrasado devido à falta …