Categoria: Inteligência artificial

O Aprendizado por Reforço (RL) permite que as máquinas aprendam com suas ações e tomem decisões por tentativa e erro, semelhante à forma como os humanos aprendem. É a base de sistemas de IA que podem resolver tarefas complexas, como jogar ou controlar robôs, sem serem claramente programados. Aprender RL é importante porque abre portas …

A ciência de dados é um campo emergente que utiliza grandes conjuntos de dados para gerar insights, identificar tendências e apoiar a tomada de decisões em diversos setores. Ele combina aprendizado de máquina, métodos estatísticos e técnicas de visualização de dados para resolver problemas complexos centrados em dados. À medida que o volume de dados …

Um grande desafio na recuperação de informação hoje é determinar a maneira mais eficiente de pesquisar o vetor vizinho mais próximo, especialmente com a crescente complexidade de modelos de recuperação densos e esparsos. Os trabalhadores devem navegar por uma ampla gama de opções de apontamento e métodos de detecção, incluindo gráficos HNSW (Hierarchical Navigable Small-World), …

Os modelos linguísticos de grande escala (LLMs) surgiram como poderosos solucionadores de tarefas de uso geral, capazes de ajudar as pessoas em vários aspectos da vida diária através do diálogo. No entanto, a dependência primária de interfaces baseadas em texto limitou severamente o seu uso em situações onde a entrada e a saída de texto …

A inteligência artificial (IA) tem avançado no desenvolvimento de agentes capazes de realizar tarefas complexas em plataformas digitais. Esses agentes, muitas vezes alimentados por modelos linguísticos de larga escala (LLMs), têm o potencial de melhorar drasticamente a produtividade humana ao executar tarefas dentro de aplicativos. Agentes de IA que podem ver, programar e agir em …

Os agentes de navegação na Web giram em torno da criação de sistemas autônomos que podem realizar tarefas como pesquisar, comprar e recuperar informações na Internet. Esses agentes utilizam modelos de linguagem avançados para interpretar instruções e navegar em ambientes digitais, tomando decisões para realizar tarefas que normalmente requerem intervenção humana. Apesar dos avanços significativos …

À medida que a escala dos dados continua a crescer, a necessidade de técnicas eficientes de resumo de dados tornou-se mais importante. A sumarização de dados envolve a compilação de um subconjunto de conjuntos de dados que retém informações importantes do conjunto de dados original, reduzindo assim os custos computacionais e de armazenamento sem sacrificar …

Nvidia apresentou seu mais recente modelo de linguagem, Nemotron-Mini-4B-Yala, que marca um novo capítulo na longa tradição de inovação da empresa em inteligência artificial. Este modelo, projetado especificamente para tarefas como role-playing, geração avançada de recuperação (RAG) e chamadas de desempenho, é uma versão compacta e de alto desempenho dos principais modelos da Nvidia. Vamos …

Métodos para gerar ideias de pesquisa foram desenvolvidos usando técnicas como inovação iterativa, colaboração multiagente e recuperação multimódulo. Estes métodos visam melhorar a qualidade das ideias e da inovação em contextos de investigação. Pesquisas anteriores concentraram-se mais na melhoria dos métodos de produção do que em informações básicas, sem comparar os resultados com bases de …

A inteligência artificial (IA) está a mudar a forma como a investigação científica é feita, especialmente com modelos de linguagem que ajudam os investigadores a processar e analisar grandes quantidades de informação. Na IA, modelos linguísticos de grande escala (LLMs) são amplamente utilizados em tarefas como recuperação de literatura, resumo e detecção de conflitos. Essas …