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
Модели искусственного интеллекта нередко искажают факты, что ставит под угрозу не только интерпретацию известных научных данных, но и обработку новых и написание текстов на их основе. Историк из США проанализировал специфику информации о прошлом и опубликовал рекомендации по ее изложению, которые должны сформировать у текста «иммунитет» к галлюцинациям нейросетей.
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.
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