Categoria: Inteligência artificial

No mundo em evolução das finanças, a necessidade de modelos que forneçam insights robustos nunca foi tão grande. A análise financeira tradicional requer uma compreensão de relacionamentos complexos, indicadores macroeconômicos e nuances financeiras. Apesar dos avanços na IA, muitos modelos de linguagem enfrentam dificuldades com as complexidades dos dados financeiros. Freqüentemente, eles não têm a …

Apesar dos rápidos avanços na tecnologia linguística, ainda existe uma grande lacuna na representação em muitas línguas. Grande parte do progresso no processamento de linguagem natural (PNL) concentrou-se em línguas bem utilizadas, como o inglês, deixando muitas outras sub-representadas. Esta desigualdade significa que apenas uma pequena parte da população mundial pode beneficiar plenamente das ferramentas …

A inteligência artificial (IA) está fazendo avanços significativos no processamento de linguagem natural (PNL), concentrando-se no desenvolvimento de modelos que possam interpretar e reproduzir com precisão a linguagem humana. Os pesquisadores estão trabalhando para desenvolver modelos que capturem estruturas linguísticas complexas e gerem respostas contextuais e coerentes em conversas prolongadas. Os avanços nesta área são …

Os formandos em linguística (LLMs) às vezes aprendem coisas que não queremos que eles aprendam e entendam. É importante encontrar maneiras de remover ou modificar essas informações para manter a IA precisa, precisa e sob controle. Entretanto, editar ou “desler” certas informações nesses modelos é muito difícil. Os métodos padrão para fazer isso muitas vezes …

Os jogos podem ser considerados finitos ou infinitos. Os jogos finalizados são organizados para alcançar um resultado específico, com regras definidas, limites e um final claro. Em contraste, os jogos intermináveis ​​concentram-se em continuar a jogar indefinidamente, ajustando regras e limites. A maioria dos videogames tradicionais são limitados porque as limitações de programação e design …

Os Vision Language Models (VLMs) mostraram capacidades notáveis ​​na produção de texto semelhante ao humano em resposta a imagens, com exemplos notáveis, incluindo os modelos GPT-4, Gemini, PaLiGemma, LLaVA e Llama 3 Vision. No entanto, estes modelos produzem frequentemente conteúdos com visualizações negativas que não têm base adequada nas imagens de referência, o que evidencia …

No mundo em desenvolvimento da inteligência artificial, um dos desafios mais persistentes tem sido colmatar a lacuna entre as máquinas e as interações humanas. Os modelos modernos de IA são excelentes na geração de texto, na compreensão de imagens e até na criação de conteúdo visual, mas a fala – a principal forma de comunicação …

Nos últimos anos, os fluxos de trabalho e a automação orientados por IA avançaram significativamente. No entanto, construir um fluxo de trabalho de agente complexo, escalável e eficiente ainda é um grande desafio. As complexidades de controlar agentes, gerenciar seus estados e integrá-los perfeitamente a aplicações mais amplas não são triviais. Os desenvolvedores precisam de …

Os agentes de IA tornaram-se ferramentas essenciais para navegar em espaços web e fazer compras online, gerenciar projetos e navegar em conteúdo. Normalmente, esses agentes imitam ações humanas, como clicar e rolar, em sites projetados principalmente para visualização e interação humana. Embora útil, esse método de navegação na web impõe limites à eficiência da máquina, …

Um grande desafio na pesquisa em IA é como desenvolver modelos que possam equilibrar o pensamento rápido e intuitivo e o pensamento lento e detalhado de forma eficiente. A cognição humana funciona por meio de dois sistemas: Sistema 1, que é rápido e intuitivo, e Sistema 2, que é mais lento, porém mais analítico. Nos …