Ай Дайджест

Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день

Подборка статей по тегу "intelligence"

SOLAMI: Моделирование социального взаимодействия для 3D автономных персонажей

Человеческие существа - социальные животные. Как наделить 3D автономных персонажей подобным социальным интеллектом, способным воспринимать, понимать и взаимодействовать с людьми, остается открытой, но фундаментальной задачей. В этой статье мы представляем SOLAMI, первую модельную структуру от начала до конца для социального видения-языка-действия (VLA) для погружающего взаимодействия с 3D автономными персонажами. В частности, SOLAMI строит 3D автономных персонажей с трех аспектов: (1) Архитектура социального VLA: Мы предлагаем единый социальный VLA фреймворк для генерации мультимодальных ответов (речь и движение) на основе мультимодального ввода пользователя для управления персонажем в социальном взаимодействии. (2) Интерактивные мультимодальные данные: Мы представляем SynMSI, синтетический мультимодальный набор данных социальных взаимодействий, сгенерированный автоматическим конвейером, использующим только существующие наборы данных движения для решения проблемы нехватки данных. (3) Погружающий VR интерфейс: Мы разрабатываем VR интерфейс, который позволяет пользователям погружающе взаимодействовать с этими персонажами, управляемыми различными архитектурами. Обширные количественные эксперименты и исследования пользователей показывают, что наша структура приводит к более точным и естественным реакциям персонажей (как в речи, так и в движении), которые соответствуют ожиданиям пользователей с более низкой задержкой.

socialintelligenceautonomous

Исследование возможностей LLM: Тест на невозможное

Введение этой статьи представляет новую оценочную систему, разработанную для оценки способности крупных языковых моделей (LLMs) признавать неопределенность в 675 принципиально неразрешимых проблемах. Используя тщательно подобранный набор данных с вопросами уровня аспирантуры, ответы на которые намеренно не могут быть известны, мы оценили двенадцать передовых LLMs, включая как открытые, так и закрытые модели, по их склонности признавать незнание, а не генерировать правдоподобные, но неверные ответы. Лучшие модели показали результаты в диапазоне 62-68% точности в признании того, что решение проблемы неизвестно, в областях от биологии до философии и математики. Мы наблюдали обратную зависимость между сложностью проблемы и точностью модели, где GPT-4 демонстрировал более высокие показатели признания неопределенности на более сложных задачах (35.8%) по сравнению с более простыми (20.0%). Этот паттерн указывает на то, что модели могут быть склонны к генерации спекулятивных ответов, когда проблемы кажутся более решаемыми. Исследование также выявило значительные вариации по категориям проблем, где модели испытывали трудности в признании неопределенности в задачах на изобретение и NP-трудных проблемах, в то время как относительно лучше справлялись с философскими и психологическими вызовами. Эти результаты вносят вклад в растущий корпус исследований по оценке искусственного общего интеллекта (AGI), подчеркивая важность признания неопределенности как критического компонента будущей оценки машинного интеллекта. Таким образом, этот тест на невозможность расширяет предыдущие теоретические рамки для тестирования универсального интеллекта, предоставляя эмпирические доказательства текущих ограничений в способности LLMs распознавать границы собственных знаний, что подсказывает новые направления для улучшения архитектур обучения моделей и подходов к оценке.

accuracyevaluationdataset

Поиск, проверка и обратная связь: К следующему поколению пост-тренировочного парадигма фундаментальных моделей через инженерию верификаторов

Эволюция машинного обучения все чаще акцентируется на разработке мощных моделей и более масштабируемых сигналов надзора. Однако, появление фундаментальных моделей вызывает значительные трудности в предоставлении эффективных сигналов надзора, необходимых для дальнейшего улучшения их возможностей. В результате, возникает срочная необходимость исследовать новые сигналы надзора и технические подходы. В данной статье мы предлагаем концепцию инженерии верификаторов — новый парадигм постобучения, специально разработанный для эпохи фундаментальных моделей. Основой инженерии верификаторов является использование набора автоматизированных верификаторов для выполнения задач проверки и предоставления значимой обратной связи фундаментальным моделям. Мы систематически классифицируем процесс инженерии верификаторов на три ключевых этапа: поиск, проверка и обратная связь, а также предоставляем всесторонний обзор последних научных достижений на каждом из этих этапов. Мы считаем, что инженерия верификаторов представляет собой фундаментальный путь к достижению искусственного общего интеллекта.

supervisionverificationfeedback

Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks

Стремление к автоматизации операций сотовых сетей выросло с увеличением сложности этих систем. Несмотря на достижения, полная автономность пока недостижима из-за необходимости человеческого вмешательства для моделирования поведения сети и определения политик для выполнения целевых требований. Цифровые двойники сети (NDTs) показали перспективность в улучшении интеллекта сетей, но успешная реализация этой технологии ограничена архитектурами, специфичными для конкретных случаев использования, что ограничивает ее роль в развитии автономности сети. Необходим более способный сетевой интеллект или "мозг телекоммуникаций", чтобы обеспечить бесшовное, автономное управление сотовой сетью. Большие языковые модели (LLMs) появились как потенциальные инструменты для реализации этой концепции, но сталкиваются с проблемами в моделировании сети, особенно в области логического мышления и обработки разнообразных типов данных. Чтобы преодолеть эти пробелы, мы представляем Hermes — цепочку агентов LLM, которая использует "чертежи" для создания экземпляров NDT через структурированные и объяснимые логические шаги. Hermes позволяет автоматическое, надежное и точное моделирование сети для различных сценариев использования и конфигураций, что знаменует прогресс на пути к полностью автономным операциям сети.

intelligenceautomationagents