Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
#нейросети
Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы судить о правильности рассуждений нейросети лишь по ее финальному ответу, исследователи научились заглядывать внутрь ее механизма «внимания» и находить там скрытые паттерны, отвечающие за проверку логики. Этот подход, названный QK-score, позволяет с высокой точностью определять, следует ли модель законам логики на каждом шаге своих рассуждений, делая ее работу более прозрачной и надежной.
Исследователи Лаборатории языковой конвергенции НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Анастасия Колмогорова и Елизавета Куликова разработали «словарь нового поколения», который позволяет обучать нейросети распознавать человеческие эмоции. Работа демонстрирует трансформацию лингвистики в эпоху искусственного интеллекта.
Исследователи ТюмГУ и Института адаптивного интеллекта с помощью нейросети проанализировали модели активации адаптивного интеллекта в историях героев художественной литературы. В основу исследования легли произведения, где персонаж попадает в опасную ситуацию, применяя смекалку и находчивость. Психологи выявили факторы, которые помогли героям раскрыть навыки адаптации к перипетиям судьбы.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Электроэнцефалография показала, что активность мозга человека во время написания сочинения с помощью нейросети существенно упала. Причем после того, как людей лишали нейросетевой поддержки, эта особенность сохранилась. Кроме того, работа показала ряд характерных отличий между тем, что люди пишут сами и написанным нейросетью. Такие различия могут оказаться полезными в самых разных областях.
Исследователи из Сколтеха и Института AIRI показали, как при помощи методов машинного обучения ускорить разработку новых материалов для твердотельных аккумуляторов. Нейросети оказались способны распознавать перспективные материалы для электролитов и защитных покрытий — ключевых элементов твердотельных аккумуляторов. По мере совершенствования эта технология может заменить литий-ионные аналоги в электромобилях и портативной электронике, что увеличит время автономной работы и снизит пожароопасность.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии