A troca de grandes idiomas da linguagem em origens especiais é sempre um desafio, especialmente nos campos que exigem pensamento local e resolvendo problemas ou trabalhando em consultas complexas. O design do lameout semicondutor é um ótimo exemplo, onde as ferramentas de IA devem interpretar problemas geométricos e garantir parte direta da peça. Os investigadores promovem a construção dos desenvolvimentos desenvolvidos de IA para desenvolver o LLMS para processamento e usar determinadas informações de maneira eficaz.
O principal limite dos Lyms padrão é típico de sua capacidade de modificar informações financeiras, foram soluções válidas. Embora esses modelos possam descrever idéias técnicas, eles geralmente deixam de resolver atividades do mundo real que exigem pensamento local e bem direcionadas. No design da ordem dos semicondutores, a IA deve se mover mais do que as informações baseadas em texto para garantir a colocação precisa das vias, camadas de metal e estruturas circulares. Sem a relação geométrica exata, os edifícios de edifícios podem falhar devido a ataques relacionados ou espaço inadequado. Os tipos atuais geralmente requerem vários reparos individuais, fazendo sua remessa.
Vários métodos foram projetados para desenvolver a modificação LLMS para determinados aplicativos de domínio. O bom planejamento inclui treinamento para LLMs com dados específicos de domínio, mas o processo está namorando e requer recursos importantes do computador. A geração Ratrent (RAG) retorna informações externas para direcionar a saída do LLM, mas não mostra totalmente os desafios relacionados a problemas sistemáticos. O aprendizado médio ajuda a orientar o LLM a consultar, fornecendo exemplos profissionais, mas não ganha as limitações do pensamento local. Esses métodos fornecem melhorias aumentadas, mas não conseguem trazer a solução total para aplicativos que exigem a lógica jométrica.
Investigadores do IBM TJ TJ Wawson Centro Centro e MITS-IBM Watson AI Lab introduziram Solomon, inspeção nacional inspirada no NLM, para aumentar o domínio. Por outro lado, Solomon usa um sistema de consulta de agentes múltiplos que processa questões locais e relações geométricas. A estrutura inclui as medidas de avaliação para analisar os resultados com iterativamente, melhorar os problemas de resolução. As técnicas instantâneas de Salomão de Salomão são técnicas para orientar as soluções LLM, permitem que você se adapte às atividades de Mathrout semicondutor para pequenas atividades de investimento.
A construção de Salomão é inspirada na neurociência e coloca o objetivo de energia livre, o que aumenta a reflexão, reduzindo as diferenças entre as consequências esperadas e visíveis. A estrutura contém três componentes principais: geradores interessantes, examinadores atenciosos e subsíuseio de diretório. Os geradores acham que estão usando uma variedade de LLM para produzir muitas consultas, garantindo uma ampla gama de operações complexas. O teste de pensamento examina esses resultados, escolhendo uma abordagem lógica e formal. O subsistema regulatório permite que os pesquisadores alterem as intenções do poder, tornando a capacidade de fortalecimento do domínio correto. Ao contrário do bom planejamento, o edifício não requer uma restauração adicional, o que o torna mais eficaz em aplicativos especiais.
Os investigadores realizam exames nas atividades do trabalho semicondutor para analisar a operação de Salomão. A estrutura é comparada com cinco LLMs infundados, incluindo GPT-4O, modelos de pausa-35 e modelos LLamma-3. Cada funcionário examinou o poder das propriedades geométricas enquanto armazenava a precisão da área. Salomão mostrou melhorias na redução do desempenho e falhas incorretas. A estrutura demonstrou melhores habilidades para pensar, melhorar o término e reduzir os erros produzidos. As circunstâncias de Salomão são comparadas ou excedem a operação do O1 em muitos estágios de teste, Claude com base em tarefas complexas mais fortes.
O principal benefício de Salomão é sua capacidade de corrigir a inconsistência lógica e os erros aritméticos no design geométrico. O inspetor está enfatizando continuamente as estruturas produzidas pela análise de avaliações anteriores, reduz os problemas comuns para adiar o LLMS. O programa diminui adequadamente para traduzir e melhorar a credibilidade do design da IA. Solomon consultou muitos dos LLMs ao apresentar detalhes ilegais de planejamento, confirmando a excelência consistente e direta. Ao instalar métodos de teste mais altos, a estrutura aumenta a precisão do design da IA-DruiveVENT.
Este estudo destaca a importância de melhorar o poder do LLM, em vez de aumentar o tamanho do modelo. Salomão fornece uma maneira sistemática e eficaz de usar a IA para certos problemas de problemas, especialmente no desenvolvimento do semicondutor. Pesquisas futuras se concentrarão em expandir a estrutura para outros sistemas de engenharia, apegar à capacidade multimodal e no lançamento de métodos de aprendizado isterativo para melhorar a tomada de decisão da IA. O lançamento de Salomão representa um grande desenvolvimento na criação de ferramentas abrangentes de IA, gerenciável ao meio ambiente e sucesso nos desafios internacionais da indústria.
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Nikhil é um estudante de estudantes em Marktechpost. Perseguindo graduados integrados combinados no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Nikhl é um entusiasmo de interface do usuário / ml que procura aplicativos como biomotomentores e ciências biomédicas. Após um sólido na ciência material, ele examina novos empreendimentos e desenvolvendo oportunidades de contribuir.
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