a1h.ru

Модели искусственного интеллекта испытывают трудности с простым умножением без специальных методов обучения

В наши дни большие языковые модели способны справляться со все более сложными задачами, писать сложный код и применять изощренные рассуждения. Но когда дело доходит до умножения четырехзначных чисел, задачи, изучаемой в начальной школе, даже самые современные системы терпят неудачу. Почему? В новой статье, опубликованной на препринт-сервере arXiv аспирантом факультета компьютерных наук Чикагского университета Сяоянем Баем и соруководителем исследовательской инициативы по новым интеллектуальным решениям Института науки о данных Ченхао Таном, ответы находятся путем обратного проектирования неудач и успехов. Они работали в сотрудничестве с коллегами из Массачусетского технологического института, Гарвардского университета, Университета Ватерлоо и Google DeepMind, чтобы исследовать « неровные границы » искусственного интеллекта — термин, обозначающий его способность преуспевать в сложных рассуждениях, но при этом спотыкаться на, казалось бы, простых задачах. Как вы, возможно, помните (или з...

Использование микроволновых импульсов для устранения утечек в квантовых компьютерах делает их более надежными

Ученые разработали новый подход к исправлению распространенных ошибок в квантовых вычислениях, который может проложить путь к созданию более надежных систем. Квантовые компьютеры — это мощные, в основном экспериментальные машины, использующие принципы квантовой механики для решения сложных задач гораздо быстрее, чем самые быстрые суперкомпьютеры современности. Но они еще не совершенны. Проблема утечки Фундаментальные единицы информации в этих системах (кубиты) невероятно хрупки. В отличие от битов обычных компьютеров, которые имеют только два значения (0 или 1), квантовые биты могут одновременно существовать в комбинации состояний, но это свойство делает их подверженными ошибкам, таким как утечка. Это происходит, когда кубит внезапно переходит на более высокий энергетический уровень, выходя из своего рабочего состояния, что делает его неспособным участвовать в вычислениях. Это также создает помехи для других кубитов вокруг него. В новом исследовании, опубликованном в журнале Physical R...

Киев рассчитывает получить первый транш по кредиту Евросоюза весной 2026 года

Киев надеется получить первый транш по кредиту Евросоюза на 90 миллиардов весной 2026 года, заявила замглавы офиса Владимира Зеленского Ирина Мудрая....

Латвия построила 280-километровое заграждение на границе с Россией

Латвия завершила строительство заграждения на границе с Россией, его протяженность составила 280 км, сообщает Delfi....

Технологии, позволяющие роботам распознавать намерения человека, могут привести к созданию более безопасных, умных и заслуживающих доверия машин

Роботы становятся частью нашей повседневной жизни, от здравоохранения до помощи на дому. Но для того, чтобы люди действительно доверяли им и сотрудничали с ними, роботам нужно больше, чем просто технические навыки — им нужно понимать нас. В этом и заключается главная задача новой работы, проводимой доктором Мехди Хеллу в рамках проекта PRIMI, изучающего, как роботы могут развить «теорию разума» — способность делать выводы о том, во что люди верят, что предпочитают или что намереваются сделать. Цель состоит в разработке автономных технологий, которые могли бы предвидеть, когда кому-то нужна помощь, адаптировать свое поведение с течением времени или реагировать на ситуации более социально интеллектуальным способом. Для достижения этой цели исследователи используют знания из психологии, нейробиологии и искусственного интеллекта для создания роботов, которые сочетают в себе двигательный интеллект (способ передвижения) и когнитивный интеллект (способ рассуждения). Как объясняет руководитель...

Модели искусственного интеллекта испытывают трудности с простым умножением без специальных методов обучения

В наши дни большие языковые модели способны справляться со все более сложными задачами, писать сложный код и применять изощренные рассуждения. Но когда дело доходит до умножения четырехзначных чисел, задачи, изучаемой в начальной школе, даже самые современные системы терпят неудачу. Почему? В новой статье, опубликованной на препринт-сервере arXiv аспирантом факультета компьютерных наук Чикагского университета Сяоянем Баем и соруководителем исследовательской инициативы по новым интеллектуальным решениям Института науки о данных Ченхао Таном, ответы находятся путем обратного проектирования неудач и успехов. Они работали в сотрудничестве с коллегами из Массачусетского технологического института, Гарвардского университета, Университета Ватерлоо и Google DeepMind, чтобы исследовать « неровные границы » искусственного интеллекта — термин, обозначающий его способность преуспевать в сложных рассуждениях, но при этом спотыкаться на, казалось бы, простых задачах. Как вы, возможно, помните (или з...

Лавров: стратегическая инициатива в зоне СВО полностью у армии России

В первую очередь для урегулирования конфликта нужно работать с юридически обязывающими гарантиями....

Галузин назвал Европу и Киев главными препятствиями для мирного урегулирования

Запад оказывает военную поддержку ВСУ за счет собственных граждан, тратя полученные налоги на чужое государство....