Новая статья от Scale AI оценивает точность рассуждений в больших языковых моделях

This AI Paper by Scale AI Introduces GSM1k for Measuring Reasoning Accuracy in Large Language Models LLMs

Решения с искусственным интеллектом от AI Lab itinai.ru

AI решения и автоматизация бизнеса

Умные AI продажи

AI база знаний вашей компании

AI ассистент для умных бизнес-решений

AI Support для вашего бизнеса

AI-обучение и онбординг

Новости в сфере искусственного интеллекта

Создание юридического AI-чатбота: пошаговое руководство для бизнеса
Оптимизация распределения данных для обучения в крупных языковых моделях: Сравнение супервайзинга и предпочтительного дообучения
Автоматизация машинного обучения: AIDE от Weco AI как решение для повышения эффективности разработки моделей
“Искусственные агенты: как автономное ПО трансформирует бизнес-процессы”
“Moonlight: Новый Модель MoE с Оптимизатором Muon для Эффективного Обучения Языковых Моделей”
Оптимизация модели NV-Embed-v1 с использованием LoRA и PEFT для анализа настроений на наборе данных Amazon Polarity
“TalkHier: Новый AI-фреймворк от Sony для повышения эффективности многоагентных систем”
Оптимизация цепочки размышлений в LLM: TokenSkip и контроль сжатия токенов
Meta AI представила V-JEPA: новая архитектура для обучения видео с предсказанием признаков
OctoTools: Новый открытый фреймворк ИИ для решения сложных задач без обучения
Meta AI представила NATURAL REASONING: 2.8 миллиона вопросов для улучшения логического мышления LLMs
Новые мультиязычные энкодеры SigLIP2 от Google DeepMind: улучшенное понимание семантики и локализация для бизнеса
SGLang: Открытый движок вывода, трансформирующий развертывание LLM с помощью планирования ЦП, балансировки нагрузки с учетом кэша и быстрого генерации структурированных выводов.
Этот ИИ документ исследует появляющееся планирование ответов в больших языковых моделях: анализ скрытых представлений для предсказательной генерации текста.
Познакомьтесь с Baichuan-M1: новая серия крупных языковых моделей, обученных на 20 триллионах токенов, с особым акцентом на улучшение медицинских возможностей.
Повышение математических навыков ИИ: Как рассуждения с помощью контрпримеров трансформируют большие языковые модели.