Искусственный интеллект: инструменты и их применение в работе. Всего — 257 статей.
Открытый проект LlamaFS использует модель Llama 3, чтобы сама сортировать и переименовывать файлы на диске — с локальным режимом для приватности.
Groq, Vercel AI, Nvidia, Together.AI и другие бесплатные плейграунды для языковых моделей — что умеет каждый и кому подойдёт.
Исследователи Alibaba представили RLP — фреймворк, который без разметки обновляет модель вознаграждения вслед за меняющейся LLM. На AlpacaFarm рост winrate с 46,8% до 50,2%.
Исследователи Google DeepMind предложили LMPC — метод, который делает языковые модели более обучаемыми для управления роботами через диалог с человеком.
Учёные UC Berkeley и UCSF представили CrossMAE — архитектуру автокодировщиков с масками, которая ускоряет обработку изображений без потери качества.
Учёные из NTU, NUS и Dyson Robot Learning Lab представили InsActor — генеративный фреймворк, который превращает текстовые инструкции в физически достоверную анимацию персонажей.
Китайские учёные изучили тензорные сети как способ совместить эффективность глубоких нейросетей и прозрачность классических вероятностных моделей.
Исследователи из Пекинского университета создали метод KnowGen и бенчмарк ALCUNA, показавшие, что даже ChatGPT путается в новых и уже известных фактах.
Neuralink получила одобрение FDA и начала набор добровольцев для первых испытаний нейроинтерфейса N1 на людях в рамках исследования PRIME.
Исследователи описали эмпирический «закон равного разделения» — он показывает, что глубокие нейросети упорядоченно, а не хаотично классифицируют данные по слоям.
Учёные из Сингапура и Гонконга представили MinD-Video — систему, которая реконструирует связное видео по сигналам фМРТ с точностью 85%.
Contextual AI и Stanford представили LENS — модульный фреймворк, который даёт любой LLM «зрение» без дорогого мультимодального предобучения и обгоняет Flamingo на VQAv2.