Categoria: Inteligência artificial

Os modelos de transformadores impulsionaram grandes avanços na inteligência artificial, permitindo aplicações em processamento de linguagem natural, visão computacional e reconhecimento de fala. Esses modelos são excelentes na compreensão e geração de dados sequenciais usando métodos como atenção multicabeças para capturar relacionamentos entre sequências de entrada. A ascensão de modelos de linguagem em larga escala …

Modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como GPT-4 e Llama-2, são poderosos, mas requerem recursos computacionais significativos, tornando-os impraticáveis ​​para dispositivos pequenos. Os modelos de transformadores baseados em cuidados, em particular, possuem altos requisitos de memória e complexidade computacional quadrática, o que limita sua eficiência. Modelos de Espaço de Estados (SSMs), como o Mamba, …

À medida que a conversa global sobre veículos assistidos e automatizados (AVs) evolui, o Consórcio de Tecnologia Avançada de Veículos (AVT) do MIT continua a liderar pesquisas de ponta destinadas a compreender como os motoristas interagem com tecnologias veiculares emergentes. Desde o seu lançamento em 2015, o Consórcio AVT – uma colaboração global da indústria …

O campo da inteligência artificial (IA) continua a evoluir e a competição entre os principais cursos de linguística (LLMs) permanece acirrada. Apesar dos avanços recentes ultrapassarem os limites do que estes modelos podem alcançar, os desafios persistem. Uma das principais dificuldades dos LLMs existentes, como o GPT-4, é encontrar o equilíbrio certo entre pensamento de …

Os modelos de visão evoluíram significativamente ao longo dos anos e cada inovação aborda as limitações dos métodos anteriores. No campo da visão computacional, os pesquisadores enfrentaram desafios na medição da complexidade, generalização e padronização. Muitos modelos atuais lutam para lidar eficazmente com várias tarefas físicas ou se adaptarem bem a novos conjuntos de dados. …

O conselheiro científico da Casa Branca, Arati Prabhakar, expressou confiança nas capacidades científicas e tecnológicas dos Estados Unidos ao falar na quarta-feira sobre os maiores desafios que o país deve enfrentar. “Deixe-me começar com o propósito da ciência, tecnologia e inovação, que é abrir oportunidades para que possamos alcançar as nossas maiores ambições”, disse Prabhakar, …

Num mundo conectado, a comunicação interlingue e multilingue eficaz é essencial. A IA multimodal enfrenta desafios na combinação de imagens e texto para que possam ser facilmente recuperados e compreendidos em diferentes idiomas. Os modelos existentes geralmente funcionam bem em inglês, mas têm dificuldades com outros idiomas. Além disso, o manuseio simultâneo de dados de …

A síntese da literatura científica faz parte do progresso científico, permitindo aos investigadores identificar tendências, aperfeiçoar métodos e tomar decisões informadas. Porém, com mais de 45 milhões de artigos científicos publicados anualmente, manter-se atualizado tornou-se um grande desafio. As limitações impedem a integração de dados relevantes deste corpo crescente nas ferramentas existentes, que muitas vezes …

Neste artigo, pesquisadores da Queen Mary University of London, Reino Unido, University of Oxford, UK, Memorial University of Newfoundland, Canadá, e Google DeepMind Moutain View, CA, EUA propuseram uma estrutura unificadora, BONE (Bayesian Online learning in Non-stationary Ambientes) para aprendizagem bayesiana online em ambientes dinâmicos. BONE aborda desafios como aprendizagem contínua online, previsão de valor …

Os modelos de linguagem de proteínas (PLMs) possuem previsão avançada de estrutura e função de proteínas, explorando a grande diversidade de sequências de proteínas que ocorrem naturalmente. Contudo, seus mecanismos internos ainda precisam ser melhor compreendidos. Pesquisas interpretativas recentes fornecem ferramentas para analisar as representações aprendidas por esses modelos, o que é importante para melhorar …