Categoria: Inteligência artificial

Técnicas de agregação em tempo de teste, como gerar e combinar múltiplas respostas, podem melhorar o desempenho do LLM, mas, em última análise, alcançar retornos decrescentes. O refinamento, onde o feedback do modelo é usado para melhorar iterativamente as respostas, apresenta outra abordagem. No entanto, enfrenta três desafios: (1) excesso de refinamento, que pode levar …

A Aprendizagem Colaborativa por Reforço Multiagente (MARL) emergiu como uma técnica poderosa em vários domínios, incluindo controle de semáforos, robôs de enxame e redes de sensores. No entanto, o MARL enfrenta desafios significativos devido às complexas interações entre os agentes, que introduzem a não estacionariedade no ambiente. Esta descontinuidade complica o processo de aprendizagem e …

Os governos e as organizações humanitárias precisam de dados fiáveis ​​sobre as mudanças nos edifícios e nas infraestruturas ao longo do tempo para gerir a urbanização, alocar recursos e responder às crises. No entanto, muitas regiões do Sul Global necessitam de mais acesso a dados de infraestruturas oportunos e precisos, o que torna difícil acompanhar …

A pesquisa em inteligência artificial (IA) tem se concentrado cada vez mais em melhorar a eficiência e a robustez dos modelos de aprendizagem profunda. Esses modelos revolucionaram o processamento de linguagem natural, a visão computacional e a análise de dados, mas apresentam desafios computacionais significativos. Especificamente, à medida que os modelos crescem, eles exigem mais …

Lançamento de Conjunto de dados FC-AMF-OCR com LightOn representa um marco significativo no reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e no aprendizado de máquina. Este conjunto de dados é um avanço técnico e é a base para futuras pesquisas em Inteligência Artificial (IA) e visão computacional. A introdução de tal conjunto de dados abre novas oportunidades …

A regressão exponencial é um método estatístico avançado para encontrar equações estatísticas que melhor descrevem um conjunto de dados. Ao contrário da regressão convencional, que ajusta os dados a modelos predefinidos, a regressão logística procura propriedades estatísticas subjacentes a partir do zero. Esta abordagem ganhou destaque em campos científicos como física, química e biologia, onde …

Modelos linguísticos de larga escala (LLMs) revolucionaram o processamento de linguagem natural, mostrando notáveis ​​capacidades de generalização em uma ampla variedade de tarefas. No entanto, devido à fraca adesão às instruções, estes modelos enfrentam um desafio significativo na produção de resultados formatados corretamente, como JSON. Esta limitação representa um obstáculo significativo para aplicações orientadas por …

Os motores de busca tradicionais dependem fortemente de consultas baseadas em texto, limitando a sua capacidade de processar e interpretar as informações cada vez mais complexas disponíveis hoje na Internet. A maioria dos sites modernos inclui texto e imagens. No entanto, continua a faltar a capacidade dos motores de busca tradicionais para lidar com estas …

Na era das indústrias transformadoras de IA, IA do CodeMaker alcançou um marco histórico ao recriar automaticamente uma biblioteca de software de 90.000 linhas com uma surpreendente semelhança de 91% com a base de código original. Este avanço marca uma grande mudança na forma como a IA pode ser usada no desenvolvimento de software, demonstrando …

Os modelos linguísticos multimodais (MLLMs) concentram-se na criação de programas de inteligência artificial (IA) que podem interpretar facilmente texto e dados visuais. Esses modelos visam preencher a lacuna entre a compreensão da linguagem natural e a compreensão visual, permitindo que as máquinas processem coletivamente vários tipos de entrada, desde documentos de texto até imagens. A …