TOPIC
Modele fundamentowe, multimodalne modele LLM (Gemini, Gemma, Mistral, MM1), inżynieria promptów oraz wydania open source kształtujące to, co banki mogą budować wewnątrz własnego obwodu danych.
Ziarna opublikowane wraz z krzywymi NIST P-192, P-224, P-256, P-384 i P-521 nigdy nie były wynikami funkcji skrótu. Pochodziły z generatora lrand48 biblioteki C, inicjowanego uniksowym znacznikiem...
Asystent AI pracował nad dwoma problemami dotyczącymi zbiorów wolnych od postępów: nad argumentem dla problemu sumy odwrotności oraz nad ograniczeniem kwazielomianowym dla każdej ustalonej...
Drugie wydanie Foundations of Machine Learning definiuje uczenie jako wykorzystywanie doświadczenia do trafnych przewidywań, a potem buduje cały program nauczania wokół wielkości, które decydują, czy to działa: danych,...
Zbiór wyników wewnętrznego modelu OpenAI obejmuje matematykę i informatykę teoretyczną, a jego najostrzejszy wynik jest dokładny: asymptotyczna siła programu liniowego Cohna-Elkiesa jest już znana,...
Detektor błędów alignmentu, który w jednym wywołaniu odpowiada na wiele typowanych pytań z kalibrowanymi prawdopodobieństwami, dobrze szereguje błędy i kosztuje 63× mniej niż sędziowie LLM. Te prawdopodobieństwa nie przenoszą się jednak...
Analiza badań Apple nad multimodalnymi modelami językowymi
Asystent konwersacyjny od europejskiego lidera AI
Otwarte modele AI od Google na bazie technologii Gemini
Multimodalna platforma AI od Google
Lepsze techniki dla lepszych wyników z LLM
Co czeka sztuczną inteligencję w 2024 i dalej
Modele generatywne, LLM-y i ich wpływ na biznes