R & D

LLMR & DTechnologia

Przełom w zrozumieniu sztucznej inteligencji: od pozycji do znaczenia w uczeniu się języka

Nowe badania ujawniają, że sieci neuronowe, takie jak te zasilające ChatGPT, przechodzą gwałtowną „fazę przejściową” w rozumieniu języka. Początkowo skupiają się na kolejności słów, by po osiągnięciu krytycznego progu danych nagle przestawić się na interpretację ich znaczenia, co zmienia nasze postrzeganie wewnętrznego działania AI.

Read More
LLMR & DWiedza

AI w obliczu niepewności: jak nowe ramy decyzyjne zmieniają przyszłość sztucznej inteligencji

W dobie rosnącego wpływu sztucznej inteligencji na nasze życie, kluczowym wyzwaniem staje się zdolność maszyn do podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Profesor Willie Neiswanger z Uniwersytetu Południowej Kalifornii opracował nowatorskie ramy, które mają to zmienić, łącząc klasyczną teorię decyzji z zaawansowanymi modelami językowymi.

Read More
LLMR & D

EraRAG: Nowa generacja systemów RAG dla dynamicznych zbiorów danych

W obliczu wciąż rosnących zbiorów danych, tradycyjne systemy wspierające duże modele językowe (LLM) zmagają się z efektywnością i skalowalnością. Naukowcy z Huawei, Hong Kong University of Science and Technology oraz WeBank przedstawiają EraRAG – innowacyjne podejście do Retrieval-Augmented Generation, zaprojektowane z myślą o dynamicznych, ciągle zmieniających się korpusach tekstowych.

Read More
ObrazR & DRozumowanie

GPT-4o widzi, ale czy rozumie? Analiza wizualnych kompetencji modeli multimodalnych

Najnowsze modele multimodalne, takie jak GPT-4o, Gemini i Claude, zrewolucjonizowały interakcję z AI, łącząc umiejętności językowe z przetwarzaniem obrazu. Jednak ich rzeczywiste zdolności do rozumienia wizualnego pozostają przedmiotem intensywnych badań. Analizy EPFL rzucają nowe światło na to, jak te modele radzą sobie z zadaniami typowo wizualnymi, wskazując ich mocne strony, ale i wyraźne ograniczenia w porównaniu ze specjalistycznymi systemami.

Read More