Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 04fd15e0 f9b2 4808 a5a4 d8a8191e4a22 1
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 04fd15e0 f9b2 4808 a5a4 d8a8191e4a22 1

Исследователи Google DeepMind улучшили игровую ИИ: от безошибочных ходов до игры как гроссмейстер.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Google DeepMind Researchers Advance Game AI: From Hallucination-Free Moves to Grandmaster Play

«`html

Искусственный интеллект и настольные игры

Настольные игры играют важную роль в развитии ИИ, предоставляя структурированные условия для тестирования принятия решений и стратегий. Игры, такие как шахматы и Connect Four, помогают ИИ учиться решать динамические задачи.

Проблемы больших языковых моделей

Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с трудностями в многопроцессном мышлении и планировании. Их неспособность моделировать последовательности действий ограничивает их применение в сложных сценариях. Это особенно заметно в играх, где важно предсказывать будущие состояния и оценивать последствия действий.

Модель Multi-Action-Value (MAV)

Исследователи из Google DeepMind разработали модель MAV, которая революционизирует планирование в ИИ. MAV использует архитектуру на основе Transformer и обучена на огромных наборах данных, что позволяет ей работать как самостоятельная система принятия решений.

  • Отсутствие зависимости от внешних систем: MAV отслеживает состояния и оценивает действия без внешних игровых движков.
  • Высокая точность: Модель достигает 99.9% точности в предсказании легальных ходов в шахматах.
  • Универсальность: MAV показывает отличные результаты в различных играх, таких как Chess960 и Connect Four.

Достижения модели MAV

В шахматах модель MAV достигла рейтинга Эло 2923, что превосходит предыдущие системы ИИ. Она также показала улучшения в Connect Four, увеличив эффективность принятия решений на 244 Эло пункта.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Анализ: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и где можно применить автоматизацию.
  • Ключевые показатели: Установите KPI, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выбор решения: Подберите подходящее ИИ решение и внедряйте его постепенно.
  • Расширение автоматизации: На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта