Los investigadores de Baidu proponen el canon de búsqueda de IA: un situación de múltiples agentes para la recuperación de información más inteligente
La penuria de motores de búsqueda cognitivos y adaptativos Los sistemas de búsqueda modernos están evolucionando rápidamente a medida que crece la demanda de recuperación de información adaptativa y consciente de contexto. Con el aumento del grosor y la complejidad de las consultas de los usuarios, particularmente aquellas que requieren razonamiento en capas, los sistemas […]
La IA multimodal necesita más que soporte de modalidad: los investigadores proponen a nivel genérico y un cárcel genérico para evaluar la verdadera sinergia en modelos generalistas
La inteligencia químico ha crecido más allá de los sistemas centrados en el jerga, evolucionando en modelos capaces de procesar múltiples tipos de entrada, como texto, imágenes, audio y video. Esta ámbito, conocida como estudios multimodal, tiene como objetivo replicar la capacidad humana natural para integrar e interpretar datos sensoriales variados. A diferencia de los […]
Los investigadores de Google Deepmind proponen Camel: una defensa robusta que crea una capa del sistema de protección aproximadamente del LLM, asegurándolo incluso cuando los modelos subyacentes pueden ser susceptibles a los ataques
Los modelos de idiomas grandes (LLM) se están volviendo integrales para la tecnología moderna, lo que impulsa sistemas de agente que interactúen dinámicamente con entornos externos. A pesar de sus impresionantes capacidades, los LLM son mucho vulnerables a ataques de inyección inmediatos. Estos ataques ocurren cuando los adversarios inyectan instrucciones maliciosas a través de fuentes […]
Investigadores de UCLA, UC Merced y Adobe proponen metal: un situación de múltiples agentes que divide la tarea de vivientes de gráficos en la colaboración iterativa entre agentes especializados
La creación de cuadros que reflejan con precisión datos complejos siguen siendo un desafío matizado en el panorama de visualización de datos contemporáneo. A menudo, la tarea implica no solo capturar diseños precisos, colores y ubicaciones de texto, sino todavía traducir estos detalles visuales en código que reproduce el diseño previsto. Los métodos tradicionales, que […]
Los investigadores de Google DeepMind proponen cuantización de Matryoshka: una técnica para mejorar la eficiencia del enseñanza profundo al optimizar los modelos de precisión múltiple sin inmolar la precisión
La cuantización es una técnica crucial en enseñanza profundo para disminuir los costos computacionales y mejorar la eficiencia del maniquí. Los modelos de verbo a gran escalera exigen una potencia de procesamiento significativa, lo que hace que la cuantización sea esencial para minimizar el uso de la memoria y mejorar la velocidad de inferencia. Al […]
Los investigadores de Alibaba proponen Videollama 3: Un maniquí de almohadilla multimodal progresista para la comprensión de imágenes y videos
Avances en inteligencia multimodal Depende del procesamiento y la comprensión de imágenes y videos. Las imágenes pueden revelar escenas estáticas proporcionando información sobre detalles como objetos, texto y relaciones espaciales. Sin confiscación, esto tiene el costo de ser extremadamente desafiante. La comprensión de video implica el seguimiento de los cambios a lo amplio del tiempo, […]
Investigadores de Stanford proponen un entorno de formación forzoso basado en regresión unificada para modelos de secuencia con memoria asociativa
Las secuencias son una idealización universal para representar y procesar información, lo que hace que el modelado de secuencias sea fundamental para la modernidad. formación profundo. Al enmarcar las tareas computacionales como transformaciones entre secuencias, esta perspectiva se ha extendido a diversos campos como la PNL, la visión por computadora, el descomposición de series temporales […]
Investigadores de la Universidad del Sur de Florida proponen la función de activación TeLU para un estudios profundo rápido y estable
Inspirado por el cerebro, redes neuronales Son esenciales para aceptar imágenes y procesar el jerigonza. Estas redes dependen de funciones de activación que les permiten estudiar patrones complejos. Sin incautación, muchas funciones de activación enfrentan desafíos. Algunos luchan con gradientes de fugalo que ralentiza el estudios en redes profundas, mientras que otros sufren «muerto neuronas”, […]
Investigadores de UC Berkeley proponen DocETL: un sistema declarativo que optimiza tareas complejas de procesamiento de documentos mediante LLM
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han ganadería una atención significativa en la trámite de datos, con aplicaciones que abarcan la integración de datos, el ajuste de bases de datos, la optimización de consultas y la cepillado de datos. Sin secuestro, el descomposición de datos no estructurados, especialmente documentos complejos, sigue siendo un desafío en […]
Investigadores de John Hopkins y Samaya AI proponen un Promptriever: un recuperador de disparo cero entrenado a partir de un nuevo conjunto de datos de recuperación basado en instrucciones
Los modelos de recuperación de información (IR) enfrentan desafíos importantes a la hora de ofrecer experiencias de búsqueda transparentes e intuitivas. Las metodologías actuales se basan principalmente en una única puntuación de similitud semántica para hacer coincidir las consultas con los pasajes, lo que genera una experiencia de favorecido potencialmente opaca. Este enfoque a menudo […]