Новый бенчмарк SOOHAK может выявлять склонность ИИ к уверенным галлюцинациям
Новый математический бенчмарк SOOHAK выявил неспособность ведущих ИИ-моделей распознавать некорректные условия задач и их низкую эффективность в высшей математике.
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.
Новый математический бенчмарк SOOHAK выявил неспособность ведущих ИИ-моделей распознавать некорректные условия задач и их низкую эффективность в высшей математике.
Исследователи из Стэнфорда и Google DeepMind изучают, как ИИ трансформирует командное взаимодействие и создает новые модели корпоративного управления.
Анализ причин сбоев больших языковых моделей показывает, что за привычной случайностью скрываются фундаментальные ограничения архитектуры ИИ.
Исследователи MIT нашли механистическое объяснение законам масштабирования ИИ, связав их с геометрическим феноменом суперпозиции векторов.
Компания Anthropic представила BioMysteryBench — тест для ИИ на основе реальных биологических данных. Модель Claude показала точность выше 80% на задачах экспертного уровня.
Исследователи OpenAI Себастьян Бубек и Эрнест Рю рассказали, почему математика стала главным полигоном для обучения нейросетей логическому мышлению и создания AGI.