Categoria: Inteligência artificial

Estruturas de IA multiagentes são essenciais para lidar com as complexidades de aplicações do mundo real que envolvem múltiplos agentes interagentes. Vários desafios incluem o gerenciamento e a coordenação de vários agentes de IA em ambientes complexos, como garantir a autonomia dos agentes, mantendo ao mesmo tempo um objetivo comum, facilitando a comunicação e coordenação …

A pesquisa do vizinho mais próximo (ANNS) é uma tecnologia chave que alimenta vários aplicativos baseados em IA, como mineração de dados, mecanismos de pesquisa e sistemas de recomendação. O principal objetivo do ANNS é identificar os vetores mais próximos de uma determinada consulta em espaços de alta dimensão. Essa técnica é importante em situações …

Em 1994, a designer de joias da Flórida, Diana Duyser, encontrou o que ela acreditava ser uma imagem da Virgem Maria em um sanduíche de queijo grelhado, que ela guardou e depois vendeu por US$ 28 mil. Mas até que ponto entendemos realmente sobre a pareidolia, o fenómeno de ver rostos e padrões em objectos …

O campo da aquisição de informação desenvolveu-se rapidamente devido ao crescimento exponencial dos dados digitais. Com o crescente volume de dados não estruturados, métodos eficazes de pesquisa e recuperação de informações relevantes são mais importantes do que nunca. As técnicas de pesquisa baseadas em palavras-chave geralmente precisam capturar o significado sutil do texto, levando a …

Os métodos de autocorreção tornaram-se um importante tópico de interesse entre a inteligência artificial, especialmente para modelos de linguagem em larga escala (LLMs). A higiene é tradicionalmente vista como uma característica humana única. No entanto, os investigadores começaram a investigar como pode ser usado em LLMs para melhorar as suas competências sem exigir contribuições externas. …

Os Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMs) revolucionaram a inteligência artificial, influenciando vários campos da ciência e da engenharia. A arquitetura Transformer, originalmente desenvolvida para tradução automática, tornou-se a base para modelos GPT, avançando enormemente no campo. No entanto, os LLMs atuais enfrentam desafios no seu método de treinamento, que se concentra principalmente na …

Estudos recentes destacam que os Transformers, embora bem-sucedidos em tarefas como aritmética e algoritmos, precisam de ajuda na integração de comprimentos, onde os modelos lidam com entradas de comprimento invisível. Isto é importante para tarefas algorítmicas como codificação ou raciocínio, onde o comprimento da entrada é frequentemente proporcional à complexidade do problema. Grandes modelos de …

A cardiotocografia (CTG) é uma técnica rara usada para monitorar a frequência cardíaca fetal e as contrações uterinas durante a gravidez. Esses dados podem ajudar a identificar problemas potenciais precocemente, como sofrimento fetal, pré-eclâmpsia ou parto prematuro. No entanto, a interpretação dos registros CTG pode ser subjetiva e propensa a erros, levando a possíveis erros …

Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma estrutura de IA que melhora o resultado do Large Language Model (LLM) referenciando uma base de conhecimento confiável diferente de suas fontes de treinamento. RAG combina as habilidades dos LLMs com o poder dos sistemas gerais de recuperação de informações, como bancos de dados, para ajudar a IA a …

Imagine ter que navegar por uma cozinha bagunçada, começando com um balcão cheio de pacotes de molho. Se o seu objetivo é limpar o balcão, você pode varrer os bolsos em grupo. Porém, se você quiser selecionar primeiro os pacotes de mostarda antes de descartar os demais, pode classificá-los por discriminação, por tipo de molho. …