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Modelli di base, LLM multimodali (Gemini, Gemma, Mistral, MM1), prompt engineering e i rilasci open source che definiscono ciò che le banche possono costruire entro il proprio perimetro dei dati.
I semi pubblicati con le curve P-192, P-224, P-256, P-384 e P-521 del NIST non sono mai stati output di funzioni hash. Provenivano dal generatore lrand48 della libreria C, inizializzato tramite...
Un assistente IA ha lavorato su due problemi relativi agli insiemi privi di progressioni: un argomento per il problema della somma dei reciproci e un limite quasipolinomiale per ogni lunghezza fissata.
La seconda edizione di Foundations of Machine Learning definisce l'apprendimento come l'uso dell'esperienza per fare previsioni accurate, e costruisce un intero programma attorno alle grandezze che decidono se funziona: i dati,...
Una raccolta di risultati di un modello interno di OpenAI spazia tra matematica e informatica teorica, e il suo risultato più netto è esatto: la forza asintotica del programma lineare di Cohn-Elkies è ora nota,...
Un rilevatore di fallimenti di allineamento che risponde a molte domande tipizzate in una sola chiamata, con probabilità calibrate, ordina bene i fallimenti e costa 63× meno dei valutatori basati su giudici LLM. Ma quelle probabilità non si trasferiscono...
Che cosa lo studio MM1 di Apple insegna su architettura, dati di pre-training e capacità multimodali
Il chatbot dell'campione europeo dell'IA generativa
Una famiglia di modelli aperti di Google per la ricerca e il deployment
Architettura, capacità e posizionamento del modello multimodale di Google
Tecniche, pattern e best practice per portare gli LLM in produzione
Le direzioni principali dell'IA per l'anno e oltre
Capacità, applicazioni e limiti dei modelli generativi per il banking