Categoria: Inteligência artificial

A neurociência avançou muito, permitindo-nos compreender a fiação dos neurônios no cérebro. Os neurônios têm dendritos e axônios, estruturas semelhantes a ramos que conectam os neurônios. Compreender este mapeamento é importante para revelar como o cérebro processa a informação, apoia a cognição e controla o movimento, o que tem implicações para a investigação em neurociência …

A aprendizagem cruzada tornou-se importante para a construção de representações a partir de dados emparelhados, como combinações de imagem e texto em IA. Revelou-se muito útil na transferência do conhecimento aprendido para atividades a jusante, especialmente em domínios com dependências de dados complexas, como a robótica e os cuidados de saúde. Na robótica, por exemplo, …

Avanços recentes em modelos linguísticos de grande escala (LLMs) demonstraram capacidades valiosas em uma variedade de aplicações, desde a resolução de problemas matemáticos até a resposta a questões médicas. No entanto, esses modelos estão se tornando cada vez mais ineficientes devido ao seu tamanho e à grande quantidade de recursos computacionais necessários para treiná-los e …

Menos dependência de especificações de hardware Os SLMs eliminam a necessidade de infraestrutura digital complexa e pesada e requisitos externos de treinamento e implementação. Pequenos em tamanho e desempenho, eles também usam menos memória, o que os torna ideais para uso em dispositivos de borda e ambientes com recursos limitados. Source link

No mundo do desenvolvimento de software, há uma necessidade constante de modelos de linguagem mais inteligentes, capazes e especializados. Embora os modelos existentes tenham feito avanços significativos na automatização da geração, conclusão e consulta de código, vários problemas persistem. Os principais desafios incluem a ineficiência em lidar com uma variedade de tarefas de codificação, a …

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) desenvolveu-se rapidamente nos últimos anos, com transformadores emergindo como inovações revolucionárias. No entanto, ainda existem desafios significativos ao usar ferramentas de PNL para desenvolver aplicações para tarefas como pesquisa semântica, resposta a consultas ou incorporação de documentos. Uma questão importante tem sido a necessidade de modelos que não sejam …

DeepMind deu outro grande passo em biologia computacional com o lançamento da base de código AlphaFold 3, pesos de modelo e um servidor sob demanda. Esta atualização traz capacidades sem precedentes para a já revolucionária plataforma AlphaFold, expandindo seu alcance além das proteínas para prever com precisão a estrutura e as interações de praticamente todas …

Um desafio crítico na Avaliação Subjetiva da Qualidade da Fala (SSQA) permite que os modelos generalizem em domínios de fala heterogêneos e abstratos. Os modelos padrão de SSQA avaliam muitos modelos com baixo desempenho fora de seu domínio de treinamento, principalmente porque tais modelos muitas vezes enfrentam dificuldades de domínio na prática, no entanto, devido …

No mundo da infraestrutura em nuvem em grande escala, mesmo uma pequena queda no desempenho pode levar a ineficiências significativas. Considere uma mudança que faz com que um aplicativo seja executado 0,05% mais devagar – um número que parece insignificante à primeira vista. No entanto, na escala Meta, onde milhões de servidores trabalham continuamente para …

A previsão de séries temporais faz parte das finanças, da saúde, da meteorologia e do gerenciamento da cadeia de suprimentos há muito tempo. Seu principal objetivo é prever pontos de dados futuros com base em observações históricas, o que pode ser um desafio devido à natureza complexa e heterogênea dos dados de séries temporais. Avanços …