Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 0
Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 0

Новая нейросимволическая модель для улучшения пространственного мышления ИИ.

 This AI Paper Proposes a Novel Neural-Symbolic Framework that Enhances LLMs’ Spatial Reasoning Abilities

«`html

Новые решения для пространственного мышления в ИИ

В современном мире большие языковые модели (LLM) показывают отличные результаты в различных задачах, включая пространственное мышление. Это важно для развития Искусственного Общего Интеллекта (AGI) и его применения в робототехнике и навигации.

Проблемы пространственного мышления

Пространственное мышление включает количественные аспекты (например, расстояния, углы) и качественные аспекты (например, относительные позиции, такие как «рядом» или «внутри»). Хотя люди хорошо справляются с этими задачами, LLM часто испытывают трудности. Это подчеркивает необходимость эффективных подходов к улучшению пространственного мышления в LLM.

Традиционные методы и их ограничения

Традиционные методы LLM полагаются на свободное формулирование запросов, но они имеют значительные ограничения, особенно в сложных наборах данных, таких как StepGame и SparQA. Исследователи разработали стратегии, такие как Chain of Thought (CoT) и визуализация мышления, для улучшения рассуждений.

Новая система для улучшения пространственного мышления

Исследователи из Университета Штутгарта предложили системную нейро-символическую структуру для повышения пространственного мышления LLM, сочетая стратегическое формулирование запросов с символическим рассуждением. Этот подход включает обратные связи и проверку на основе ASP, что улучшает производительность в сложных задачах.

Методы и результаты исследования

В исследовании использовались два набора данных: StepGame и SparQA. Были протестированы три подхода: ASP для логического рассуждения, комбинация LLM и ASP, а также метод «Факты + Логические Правила». Результаты показали, что подход «LLM + ASP» улучшил точность, особенно в вопросах «Нахождение отношения» и «Нахождение блока».

Ключевые факторы успеха

Ключевыми факторами успеха стали четкое различение семантического разбора и логического рассуждения, ясные пространственные отношения и многократная обработка. Методология показала лучшие результаты в более простых условиях по сравнению со сложными наборами данных.

Выводы и будущее

Предложенная структура значительно улучшает способности LLM в пространственном мышлении. Результаты экспериментов показывают, что этот подход может стать основой для будущих прорывов в области ИИ.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

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

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

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

Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab — будущее уже здесь!

«`

Полезные ссылки:

ИИ Бизнес-инкубатор itinai.ru будет работать на вас. Получите свой цифровой продукт и готовую модель дохода

ИИ-агенты интеллектуальная автоматизация бизнеса

Готовые ИТ — решения для бизнеса

Новости в сфере искусственного интеллекта