Categoria: Inteligência artificial

A inteligência artificial está a avançar rapidamente, mas as empresas enfrentam muitos desafios quando tentam utilizar a IA de forma eficaz. As organizações precisam de modelos que sejam flexíveis, seguros e capazes de compreender contextos específicos de domínio, ao mesmo tempo que mantêm a conformidade com os padrões de privacidade. Os modelos tradicionais de IA …

Apesar de suas incríveis capacidades, grandes modelos de linguagem não são de forma alguma perfeitos. Esses modelos de inteligência artificial às vezes “surpreendem” ao produzir informações incorretas ou sem suporte na resposta a uma pergunta. Devido a este problema de ilusão, as respostas do LLM são frequentemente verificadas por verificadores de factos, especialmente quando o …

Os modelos linguísticos em larga escala (LLMs) revolucionaram vários domínios, incluindo a conclusão de código, onde a inteligência artificial prevê e sugere código com base em informações anteriores dos desenvolvedores. Essa tecnologia melhora muito a produtividade, permitindo que os desenvolvedores escrevam código com mais rapidez e menos erros. Apesar da promessa dos LLMs, muitos modelos …

Os cursos de linguística (LLMs) revolucionaram o campo da inteligência artificial ao realizar várias tarefas em diferentes domínios. Espera-se que esses modelos funcionem perfeitamente em vários idiomas, resolvendo problemas complexos e garantindo a segurança. Contudo, o desafio reside em manter a segurança sem comprometer o desempenho, especialmente em ambientes multilingues. À medida que a tecnologia …

Os modelos de visão-linguagem-ação (VLA) para robôs são treinados combinando modelos de linguagem em grande escala com codificadores de visão e ajustando-os em conjuntos de dados de robôs; isso permite a adaptação a novas instruções, visões e mudanças de distribuição. No entanto, os conjuntos de dados de robôs do mundo real exigem muito controle humano, …

A inovação é fundamental para enfrentar desafios globais prementes, como as alterações climáticas e os avanços na computação da próxima geração. No entanto, os métodos computacionais e experimentais existentes enfrentam limitações significativas na avaliação eficiente de um grande ambiente químico. Embora a IA tenha surgido como uma ferramenta poderosa para a descoberta de materiais, a …

No mundo em evolução da IA, os desafios relacionados com a escalabilidade, o desempenho e a acessibilidade continuam a ser fundamentais para os esforços das comunidades de investigação e dos defensores do código aberto. Problemas como os requisitos computacionais de grandes modelos, a falta de modelos de vários tamanhos para diversas aplicações e a necessidade …

Um dos desafios mais críticos para os LLMs é como alinhar esses modelos com valores e preferências humanísticas, especialmente em textos produzidos. Grande parte da saída de texto gerada pelos modelos é imprecisa, tendenciosa ou potencialmente prejudicial – por exemplo, alucinações. Esta discrepância limita o uso potencial de LLMs em aplicações do mundo real em …

Os humanos têm julgamentos naturais extraordinários e, se os modelos de visão computacional corresponderem a eles, o desempenho dos modelos poderá ser melhorado iterativamente. Vários atributos como estrutura da cena, posição do sujeito, posição da câmera, cor, perspectiva e semântica nos ajudam a ter uma imagem clara do mundo e das coisas dentro dele. Alinhar …

Os dados visuais e de ação estão vinculados às ações do robô, formando um ciclo visual-ação. Os robôs dependem de parâmetros de controle para se moverem, enquanto os VFMs são excelentes no processamento de dados visuais. No entanto, existe uma lacuna metodológica entre os dados observacionais e empíricos decorrente de diferenças fundamentais nos seus métodos …