AI Lab itinai.ru

itinai

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

FedFixer – алгоритм машинного обучения с двойной модельной структурой для смягчения влияния гетерогенных шумных образцов меток в федеративном обучении.
Исследователи из Университета Мэриленда предлагают единый фреймворк машинного обучения для непрерывного обучения (CL).
Статья исследует влияние сжатия модели на устойчивость подгрупп в языковых моделях BERT.
OpenAI улучшает языковые модели с помощью тренировки с заполнением посередине: это путь к расширению возможностей заполнения.
AI21 Labs разбивает новые барьеры с помощью ‘Jamba’: первого гибридной SSM-трансформера большой языковой модели.
Исследование машинного обучения от MIT и Университета Мэриленда анализирует вопрос: испытывают ли агенты LLM сожаление? Представлено деловое исследование об онлайн-обучении и играх.
Три кинорежиссёра создали последние потрясающие видеоролики Sora.
После generative video, возможно, последует развитие более сложных алгоритмов создания видео контента, способных генерировать более реалистичные и качественные видеоролики. Также, будут исследоваться новые способы взаимодействия с таким контентом и его применение в различных отраслях.
Исследователи из Университета Ратгерс предлагают AIOS: операционную систему агента LLM, встраивающую большую языковую модель в операционные системы в качестве мозга ОС.
Hugging Face представляет Cosmopedia для создания крупномасштабных синтетических данных для предварительного обучения.
Инновационный AI-бот для улучшения опыта в онлайн-поддержке
Новый подход машинного обучения Recall to Imagine (R2I) улучшает долгосрочную память за счет интеграции моделей пространства состояний в модельное обучение с подкреплением (MBRL).
Топ книг о искусственном интеллекте для чтения в 2024 году.
Open Interpreter – открытый проект, позволяющий GPT-4 выполнять Python-код локально.
Оценка LLM сжатия: Баланс эффективности, надежности и этики в разработке языковых моделей искусственного интеллекта.
Исследователи из Университета Цинхуа предлагают новую функцию потерь для улучшения классификации методом опорных векторов (SVM) в машинном обучении.