Новостной дайджест по ИИ |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-07-19 11:36 LangChain обновила инструменты, позволяющие создавать LLM-приложения Обновления дают возможность разработчикам использовать любую функцию Python в качестве инструмента, более эффективно обрабатывать разнообразные входные данные и обогащать выходные данные. Кроме того, LangChain теперь предлагает надежные механизмы обработки ошибок и предоставляет исчерпывающую документацию для упрощения интеграции и управления. https://blog.langchain.dev/improving-core-tool-interfaces-and-docs-in-langchain/ В MIT разработали алгоритм, который строго проверяет функции Ляпунова в сложных системах, управляемых искусственным интеллектом. Предложенный алгоритм эффективно находит и проверяет функции Ляпунова, обеспечивая гарантии устойчивости для таких систем. В нем используются контрпримеры для решения нестандартных ситуаций, что увеличивает способность целевой системы безопасно работать в различных условиях. Практическая эффективность алгоритма продемонстрированы на примере беспилотного квадрокоптера, перевернутого маятника и транспортного средства, отслеживающего путь. news.mit.edu https://news.mit.edu/2024/creating-verifying-stable-ai-controlled-systems-rigorous-flexible-way-0717 Mistral AI и NVIDIA представили Mistral NeMo: 12B LLM с 128К контекстным окном, многоязычными возможностями и токенизатором Tekken. Mistral NeMo отличается исключительными способностями к рассуждениям, обширными знаниями о мире и высокой точностью кодирования, что делает ее лучшей в своей размерной категории. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, опубликованы 2 варианта: Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Mistral-Nemo-Base-2407 https://huggingface.co/mistralai NVIDIA представила Flextron: cетевую архитектуру и фреймворк для оптимизации моделей после обучения, поддерживающий гибкое развертывание моделей. FLEXTRON преобразует предварительно обученную LLM в эластичную модель с помощью метода обучения на выборке и усовершенствованных алгоритмов маршрутизации. Процесс преобразования включает ранжирование и группировку компонентов сети и обучение маршрутизаторов, которые управляют выбором подсетей на основе заданных пользователем ограничений, таких как задержка и точность. marktechpost.com https://www.marktechpost.com/2024/07/17/nvidia-researchers-introduce-flextron-a-network-architecture-and-post-training-model-optimization-framework-supporting-flexible-ai-model-deployment/ Источник: www.marktechpost.com Комментарии: |
|