10,2 тыс подписчиков
⚡️ Новостной дайджест:
✔️ MIT тестирует использование LLM для выявления проблем в сложных системах.
В MIT разработали методику SigLLM, которая использует большие языковые модели для обнаружения аномалий в данных временных рядов без необходимости обучения.
SigLLM включает преобразование данных во входы на основе текста, которые LLM обрабатывает для поиска аномалий. Было протестировано два подхода: Prompter и Detector, где последний оказался более эффективным, сопоставив предсказанные значения с реальными. Система перспективна для мониторинга сложных систем, таких как ветряные турбины и спутники, но требует дальнейших улучшений.
✔️ В бета-версии Claude доступно кеширование промптов.
Anthropic представила функцию кэширования промптов на API Claude, что позволяет сохранять контекст между вызовами и сокращать затраты на 90% и задержку до 85%. Функция полезна для задач, требующих частого использования одного и того же контекста, таких как чат-боты, ассистенты по программированию, обработка больших документов и многоэтапные операции.
Кэширование доступно в бета-версии для моделей Claude 3.5 Sonnet и Claude 3 Haiku, а поддержка Claude 3 Opus будет добавлена позже. Стоимость кэширования рассчитывается на основе количества и частоты использования токенов.
✔️Agent Protocol представил ИИ-агент, обучаемый человеком на основе визуальных данных для геймеров.
Agent Protocol представил ИИ-агента как новый класс цифровых активов на блокчейне, позволяющий геймерам обучать, торговать и монетизировать персонализированных игровых агентов, используя децентрализованные вычисления.
Агент был создан на основе видеоматериалов игры профессионального игрока в Counter-Strike. Система поддерживает стандарты AI_NFT (OFT) и предлагает новые инструменты для создания и использования ИИ-агентов в различных играх. Инфраструктура базируется на технологии DePIN, с использованием распределенной сети GPU для обучения.
✔️ Microsoft и Paige разработали модели Virchow2 и Virchow2G для вычислительной патологии.
Эти модели второго поколения используют данные гистопатологии и основаны на transformers. Virchow2G обучена на аннотациях и данных молекулярного профилирования, ее точность будет полезна в комплексной диагностике.
Virchow2 и Virchow2G предназначены для анализа медицинских изображений, обнаружение аномалий и диагностику рака. Разработка поможет автоматизировать и повысить точность патологических исследований, а также адаптироваться к новым задачам в медицинской диагностике.
✔️ Даже самые лучшие LLM галлюцинируют.
Исследование, проведенное в Cornell показало, что даже лучшие ИИ-модели, такие как GPT-4 и PaLM 2, страдают от галлюцинаций, т.е. создают ложные или неточные факты.
В тестах модели выдавали неверную информацию примерно в 20% случаев, даже при решении задач, требующих базовых знаний. В техотчете отмечают, что более сложные запросы увеличивают вероятность ошибок. Галлюцинации остаются серьезной проблемой для внедрения ИИ в критически важные области: медицина и право, где точность имеет первостепенное значение.
#news #ai #ml
2 минуты
16 августа 2024