Categoria: Inteligência artificial

A Otimização Bayesiana, amplamente utilizada em projetos experimentais e otimização de caixa preta, tradicionalmente depende de modelos de regressão para prever o desempenho de soluções dentro de espaços de busca fixos. No entanto, a maioria dos métodos de regressão são específicos da tarefa devido a suposições de modelagem e limitações de entrada. Esse problema é …

A IA teve um grande impacto nos cuidados de saúde, especialmente no diagnóstico de doenças e no planeamento de tratamentos. Outra área que recebe atenção é o desenvolvimento de Modelos Médicos de Grande Visão e Linguagem (Med-LVLMs), que combinam dados visuais e textuais para ferramentas de diagnóstico avançadas. Esses modelos têm demonstrado grande potencial para …

Sistemas dinâmicos são modelos matemáticos que descrevem como um sistema muda devido a interações ou forças físicas. Esses programas são importantes para a compreensão de várias coisas em todos os campos da ciência, como física, biologia e engenharia. Por exemplo, eles modelam dinâmica de fluidos, mecânica celeste e movimento de robôs. O principal desafio na …

Os modelos de IA para geração de código (Code GenAI) estão se tornando cada vez mais importantes no desenvolvimento de software automatizado que demonstra a capacidade de escrever, depurar e raciocinar com código. No entanto, a sua capacidade de gerar código automaticamente levanta preocupações sobre vulnerabilidades de segurança. Esses modelos podem introduzir inadvertidamente códigos inseguros, …

O treinamento e a implantação de modelos linguísticos de grande escala (LLMs) são complexos, exigindo recursos computacionais significativos, conhecimento técnico e acesso a infraestruturas de alto desempenho. Estas barreiras limitam a reprodutibilidade, aumentam o tempo de desenvolvimento e tornam os testes um desafio, especialmente em instituições de ensino superior e pequenos centros de investigação. Abordar …

As redes neurais profundas são ferramentas poderosas que levam ao aprendizado de padrões complexos, mas entender como elas compactam os dados de entrada em representações significativas continua sendo um problema de pesquisa desafiador. Pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Los Angeles, e da Universidade de Nova York propõem uma nova métrica, chamada localidade, para medir …

Avanços recentes em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) remodelaram o cenário da inteligência artificial (IA), abrindo caminho para a criação de Modelos Multimodais de Grandes Linguagens (MLLMs). Esses modelos avançados estendem o poder da IA ​​além do texto, permitindo a compreensão e o processamento de conteúdos como imagens, áudio e vídeo, representando um grande avanço …

Os sistemas de agentes desenvolveram-se rapidamente nos últimos anos, mostrando a capacidade de resolver tarefas complexas que imitam processos de tomada de decisão semelhantes aos humanos. Esses sistemas são projetados para realizar análises passo a passo de tarefas intermediárias e semelhantes às humanas. No entanto, um dos maiores desafios neste domínio é avaliar eficazmente estes …

Um dos principais desafios no desenvolvimento de sistemas avançados de conversão de texto em fala (TTS) é a falta de fala durante a transcrição e geração de fala. Tradicionalmente, modelos de linguagem em larga escala (LLMs) são usados ​​para construir pipelines TTS que convertem fala em texto usando reconhecimento automático de fala (ASR), processam-no usando …

O rápido crescimento dos principais modelos linguísticos (LLMs) trouxe capacidades incríveis, mas também destacou desafios significativos relacionados com a utilização de recursos e escalabilidade. Os LLMs normalmente exigem ampla infraestrutura de GPU e grandes quantidades de energia, tornando-os caros para serem executados e mantidos. Isto limitou principalmente a sua acessibilidade a pequenas empresas ou utilizadores …