Categoria: Inteligência artificial

O desenvolvimento de modelos de linguagem visual (VLMs) tem enfrentado desafios no tratamento de tarefas complexas de resposta a consultas visuais. Apesar dos grandes avanços nas capacidades de raciocínio com grandes modelos de linguagem, como o GPT-o1 da OpenAI, os VLMs ainda lutam com o raciocínio estruturado e estruturado. Os modelos atuais muitas vezes não …

Nos últimos anos, o desenvolvimento de modelos linguísticos em larga escala fez progressos significativos no processamento de linguagem natural (PNL). Esses modelos, treinados em extensos conjuntos de dados, podem construir, compreender e analisar a linguagem humana com notável proficiência. No entanto, a construção de tais modelos requer grandes quantidades de dados e o acesso a …

O campo da inteligência artificial está a avançar rapidamente, mas permanecem desafios significativos no desenvolvimento e implementação de sistemas de IA, especialmente para raciocínios complexos. Muitas soluções atuais de IA, incluindo modelos avançados como GPT-4 e Claude 3.5 Sonnet, ainda enfrentam tarefas complexas de codificação, conversas profundas e raciocínio estatístico. As limitações dos modelos individuais …

Os sistemas de recomendação têm sido amplamente utilizados para aprender as preferências do usuário; no entanto, eles enfrentam desafios significativos na captura precisa das preferências do usuário, especialmente no contexto da filtragem colaborativa de gráficos neurais. Embora esses sistemas utilizem o histórico de interações entre usuários e objetos por meio de Redes Neurais de Grafos …

A identificação de estratégias de deleção de genes para a produção combinada de crescimento em modelos metabólicos em escala genômica apresenta desafios computacionais significativos. A produção acoplada ao crescimento, que liga o crescimento celular à síntese de metabólitos alvo, é importante para a aplicação da engenharia metabólica. No entanto, encontrar estratégias de deleção genética em …

A aprendizagem autodirigida a partir de conjuntos de dados off-line permitiu que modelos em grande escala alcançassem capacidades notáveis ​​nos domínios de texto e imagem. Contudo, generalizações sobre agentes que atuam sequencialmente em problemas de tomada de decisão são difíceis de serem alcançadas. As situações clássicas de Aprendizagem por Reforço (RL) são muito pequenas e …

Casos de uso Processamento inteligente de documentos Este caso de uso envolve a extração de informações de dados não estruturados, como texto e imagens. A PNL pode ser usada para identificar as partes mais relevantes desses documentos e apresentá-los de forma organizada. Analisando Emoções A análise de sentimento é outra maneira pela qual as empresas …

Compreender as interações biomoleculares é importante em áreas como descoberta de medicamentos e síntese de proteínas. Tradicionalmente, determinar a estrutura tridimensional de proteínas e outras biomoléculas exigia experimentos laboratoriais caros e demorados. AlphaFold3, lançado em 2024, revolucionou o campo ao mostrar que o aprendizado profundo pode atingir precisão de nível experimental na previsão de estruturas …

Os modelos de linguagem modernos revolucionaram nossas interações diárias com a tecnologia, fornecendo ferramentas que ajudam a organizar e-mails, escrever artigos, codificar software e muito mais. No entanto, esses modelos poderosos geralmente apresentam limitações importantes. Muitos modelos de linguagem hoje são dificultados por princípios de precaução que restringem certos tipos de conhecimento ou impõem padrões …

Os sistemas de inteligência artificial muitas vezes lutam para manter um contexto significativo durante interações prolongadas. Esta limitação representa desafios para aplicações como chatbots e assistentes virtuais, onde manter uma conversa coesa é fundamental. Muitos modelos tradicionais de IA operam de forma aleatória, concentrando-se apenas em entradas imediatas, sem considerar o progresso de transações anteriores. …