Почему ошибки в результатах работы LLM нельзя списывать на вариативность выдачи
Анализ причин сбоев больших языковых моделей показывает, что за привычной случайностью скрываются фундаментальные ограничения архитектуры ИИ.
Наука
Революция искусственного интеллекта в научных исследованиях. От предсказания структуры белков до поиска новых лекарств. Машинное обучение в физике, химии, биологии, астрономии. Автоматизация научных экспериментов, анализ больших данных, открытия с помощью ИИ. Междисциплинарные проекты и прорывные результаты.
Ученые из MIT смогли объяснить феномен масштабирования нейросетей суперпозицией
Исследователи MIT нашли механистическое объяснение законам масштабирования ИИ, связав их с геометрическим феноменом суперпозиции векторов.
Anthropic утверждает, что Claude Mythos догнал экспертов в области биоинформатики
Компания Anthropic представила BioMysteryBench — тест для ИИ на основе реальных биологических данных. Модель Claude показала точность выше 80% на задачах экспертного уровня.
Как математика станвоится главным полигоном для создания AGI
Исследователи OpenAI Себастьян Бубек и Эрнест Рю рассказали, почему математика стала главным полигоном для обучения нейросетей логическому мышлению и создания AGI.
Возвращение к нейросимволическиому ИИ может стать способом избавиться от галлюцинаций
Статья рассматривает преимущества нейросимволического ИИ как гибридного подхода, сочетающего гибкость нейросетей и надежность экспертных систем для медицинских консультаций.
WP пишет про эру пост-LLM: «модели мира» могут стать следующим технологическим скачком
Переход от больших языковых моделей к «моделям мира», способным понимать физику реальности, и анализирует роль ОАЭ в глобальном технологическом противостоянии.
