Categoria: Inteligência artificial

Em ambientes do mundo real, os agentes enfrentam frequentemente uma visibilidade limitada do ambiente, o que dificulta a tomada de decisões. Por exemplo, um agente dirigindo um carro deve se lembrar de sinais de trânsito de épocas anteriores para ajustar sua velocidade, porém manter todas as observações é incalculável devido a limitações de memória. Em …

Edge AI há muito enfrenta o desafio de equilibrar eficiência e eficácia. A implantação de Vision Language Models (VLMs) em dispositivos de borda é difícil devido ao seu grande tamanho, altas demandas de computação e problemas de latência. Os modelos projetados para ambientes de nuvem muitas vezes lutam com os recursos limitados dos dispositivos de …

Para evitar os piores efeitos das alterações climáticas, “temos de descarbonizar, e fazê-lo ainda mais rapidamente”, disse William H. Green, diretor da Iniciativa Energética do MIT (MITEI) e professor Hoyt C. Hottel, Departamento de Engenharia Química do MIT. . , na Conferência Anual de Pesquisa do MITEI. “Mas como podemos alcançar este objectivo quando os …

Modelos linguísticos de grande escala (LLMs), úteis para responder perguntas e gerar conteúdo, estão agora sendo treinados para lidar com tarefas que exigem pensamento avançado, como resolver problemas complexos em matemática, ciências e dedução lógica. O desenvolvimento de habilidades de raciocínio dentro dos LLMs está no centro da pesquisa em IA, que visa capacitar modelos …

Bem-vindos, amantes da IA! 🤝 A IA generativa está remodelando setores, desde o varejo até o jurídico e o gerenciamento da cadeia de suprimentos. No entanto, muitos projetos produtivos de IA falham devido a certos desafios que, se resolvidos, abrem caminho para um maior sucesso. Este blog examina os cinco principais motivos desse fracasso e …

Nos últimos anos, o desenvolvimento de simulações realistas e robustas de agentes semelhantes aos humanos tornou-se um problema complexo e recorrente no campo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação. Um desafio fundamental sempre foi modelar o comportamento humano com precisão satisfatória. Os métodos tradicionais frequentemente envolviam o uso de sistemas baseados em …

Nos últimos anos, modelos linguísticos de grande escala (LLMs) tornaram-se a base da IA, de chatbots poderosos, de assistentes virtuais e de uma variedade de aplicações complexas. Apesar do seu sucesso, surgiu um grande problema: a acumulação de leis de escala que historicamente impulsionam o desenvolvimento de modelos. Simplificando, a construção de modelos maiores não …

No mundo de hoje, GRAMPO é um dos modelos multimodais básicos mais importantes. Ele combina sinais visuais e textuais em um espaço de recursos compartilhado usando perda de aprendizagem diferencial para pares de imagens de texto grandes. Como detector, o CLIP suporta muitas funções, incluindo classificação zero-shot, detecção, classificação e recuperação de texto de imagem. …

A legendagem de imagens teve um progresso notável, mas ainda existem desafios significativos, especialmente na criação de legendas significativas e factuais. Conjuntos de dados de legendas de imagens tradicionais, como aqueles que dependem inteiramente de legendas artificiais geradas por modelos de linguagem visual (VLMs) ou texto da web copiado por alt, muitas vezes carecem de …

Interagir perfeitamente com a inteligência artificial em tempo real sempre foi um desafio para desenvolvedores e pesquisadores. O maior desafio reside em combinar informações de múltiplos processos – como texto, imagens e áudio – para criar um sistema de conversação coerente. Apesar dos avanços nos principais modelos de linguagem, como o GPT-4, muitos sistemas de …