Categoria: Inteligência artificial

Uma multidão se reuniu no MIT Media Lab em setembro para um show do cantor Jordan Rudess e dois colaboradores. Uma delas, a violinista e cantora Camilla Bäckman, já se apresentou com Rudess antes. Um deles — um modelo de inteligência artificial chamado jam_bot, que Rudess desenvolveu com a equipe do MIT há alguns meses …

Para os roboticistas, um desafio está acima de todos os outros: adaptabilidade – a capacidade de criar máquinas que possam se adaptar a qualquer ambiente ou situação. Desde a década de 1970, o campo evoluiu da escrita de programas complexos para o uso de aprendizagem profunda, ensinando robôs a aprender diretamente com o comportamento humano. …

O planeamento e a tomada de decisões em ambientes complexos e pouco observados são um grande desafio para a IA integrada. Tradicionalmente, os agentes integrados baseiam-se em observações físicas para recolher informações adicionais, o que pode ser demorado e impraticável, especialmente em ambientes grandes e dinâmicos. Por exemplo, a condução ou navegação automatizada em ambientes …

O uso de modelos linguísticos em larga escala (LLMs) revolucionou os aplicativos de inteligência artificial, permitindo avanços em tarefas de processamento de linguagem natural, como conversação de IA, geração de conteúdo e preenchimento automatizado de código. Muitas vezes com bilhões de parâmetros, esses modelos dependem de grandes recursos de memória para armazenar condições de computação …

A detecção de anomalias baseada em logs tornou-se importante para melhorar a confiabilidade do sistema de software, identificando problemas nos dados de log. No entanto, os métodos tradicionais de aprendizagem profunda muitas vezes têm dificuldade em traduzir informações semânticas em dados de registo, muitas vezes em linguagem natural. LLMs, como GPT-4 e Llama 3, têm …

O planeamento eficaz das aulas continua a ser um desafio importante em ambientes educativos, especialmente quando as discussões e as sessões de ensino precisam de abordar tópicos pré-definidos ou problemas de fichas de trabalho. Os professores enfrentam a difícil tarefa de alocar tempo de forma adequada para diferentes problemas e, ao mesmo tempo, atender às …

A rápida expansão dos dados na era atual trouxe possibilidades e dificuldades. As empresas gerenciam e utilizam esses dados a seu favor com a ajuda de determinadas estratégias. Com arquitetura, recursos e casos de uso avançados exclusivos, data warehouses e sistemas de big data são duas soluções populares. As diferenças entre data warehouses e big …

Modelos fundamentais (FMs) e modelos de linguagem em larga escala (LLMs) estão revolucionando as aplicações de IA ao permitir tarefas como resumo de texto, tradução em tempo real e desenvolvimento de software. Esta tecnologia permitiu o desenvolvimento de agentes autônomos que podem tomar decisões complexas e processos repetitivos com o mínimo de intervenção humana. No …

O aprendizado de máquina (ML) revolucionou os sistemas de comunicação sem fio, melhorando aplicações como detecção de alterações, alocação de recursos e detecção de sinais. No entanto, a crescente dependência de modelos de ML aumentou o risco de ataques por parte de adversários, que ameaçam a integridade e a fiabilidade destes sistemas ao utilizar vulnerabilidades …

Nomes Médicos Como todos sabemos, a linguagem médica é desafiadora e cheia de jargões. Por causa disso, o software convencional de reconhecimento de fala pode não conseguir identificar as palavras corretas. Isso pode ser resolvido integrando dicionários médicos em aplicativos. Source link