🚀 Еженедельный обзор новостей AGI №1 🚀 от SuperAGI

Вот обзор прошлой недели:

🤖 1. Робот-гуманоид ARMAR-6 демонстрирует прорыв в поэтапном обучении посредством естественного взаимодействия

Технологический институт Карлсруэ (KIT), Германия — Исследователи из Института антропоматики и робототехники (IAR) представили революционную систему, которая использует возможности моделей большого языка (LLM) для расширения возможностей роботов-гуманоидов с интуитивно понятными функциями. возможности взаимодействия человека и робота (HRI).

Читать всю новость

🎙️ 2. Обработка речи: LLM с акустической диаризацией для повышения точности

В ходе недавних разработок в области технологий обработки речи исследователи представили инновационный метод, который объединяет модели большого языка (LLM) с традиционными акустическими системами диаризации говорящих.

Читать всю новость

🧠 3. Исследователи выявили проблемы многошагового рассуждения в LLM

Разработчики исследований из Аргоннской национальной лаборатории Чикагского университета выявили проблему, связанную с моделями большого языка (LLM) и их ограничения в задачах многошагового рассуждения.

Читать всю новость

➕ 4. Математическое мышление: программы LLM с открытым исходным кодом и гибридными методами обучения

Представлена ​​разработка в области математических рассуждений и больших языковых моделей, подход под названием MAmmoTH. Эта серия моделей больших языков (LLM) с открытым исходным кодом была специально разработана для решения сложных математических задач.

Читать всю новость

📝 5. Исследования подтверждают, как правильный порядок концепций может улучшить результаты LLM

Исследователи обнаружили значительное влияние порядка, в котором концепции представляются генераторам здравого смысла. Это открытие может изменить то, как мы понимаем и используем языковые модели (LM) для генеративных задач.

Читать всю новость

🔍 6. Алгоритм PagedAttention повышает эффективность обслуживания больших языковых моделей

Исследователи представили алгоритм под названием PagedAttention, который черпает вдохновение из виртуальной памяти и систем подкачки операционных систем. Ключевой проблемой при обслуживании LLM является управление памятью кэша ключ-значение (кэш KV).

Читать всю новость

🎯 7. Целевые подсказки (TAP): раскрыть потенциал текстовых данных при обучении передовым системам визуального распознавания

В недавнем исследовании исследователи представили метод, позволяющий значительно повысить производительность зрительных и языковых моделей (VLM), технологии, находящейся на переднем крае визуального распознавания.

Читать всю новость

📡 8. Исследование MARL подчеркивает необходимость более быстрой коммуникации посредством детального картирования задач

Достижения в области искусственного интеллекта, многоагентное обучение с подкреплением (MARL), сыграли решающую роль в крупномасштабных системах и приложениях для обработки больших данных. Они варьируются от интеллектуальных сетей до наблюдения, что знаменует собой значительный скачок в возможностях ИИ.

Читать всю новость

🖼️ 9. Новая архитектура MMICL обещает превосходную производительность в задачах визуального языка с несколькими изображениями

Недавний прорыв в моделях языка видения (VLM) выделяется. Исследователи представили MMICL (МУЛЬТИМОДАЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ В КОНТЕКСТЕ), архитектуру, предназначенную для решения проблемы понимания сложных мультимодальных подсказок с несколькими изображениями.

Читать всю новость

🔬 10. Технический университет Дармштадта раскрывает достижения в обучении LLM по дополнению данных

Исследователи из Лаборатории повсеместной обработки знаний (UKP Lab) Технического университета Дармштадта представили подход к повышению производительности меньших языковых моделей (SLM) в области извлечения ответов на вопросы.

Читать всю новость

🤖11. Улучшение диалоговых агентов с помощью интеграции GPT-4 для контекстуальной осведомленности

Диалоговый искусственный интеллект (CAI) претерпевает значительную трансформацию благодаря возможностям моделей большого языка (LLM), таких как GPT-4. Недавняя исследовательская статья, опубликованная на arXiv, углубляется в интеграцию этих моделей с существующими диалоговыми агентами на основе конвейера.

Читать всю новость

📊 12. Баланс между специализацией и универсальностью при точной настройке базовых моделей для развития VLM и LLM

В недавних исследованиях баланс между «специализацией» и «общностью» во время тонкой настройки базовых моделей, языковых моделей видения (VLM) и моделей большого языка (LLM), оказался в центре внимания.

Читать всю новость

Следите за новостями AGI на Medium и заходите каждую пятницу, чтобы быть в курсе последних достижений AGI. Давайте вместе исследовать будущее, одно открытие за раз. 🌟

Новости AGI от SuperAGI