L’ondata globale delle minacce informatiche legate all’intelligenza artificiale non è più un problema lontano per i data center aziendali, secondo un urgente avvertimento pubblico lanciato dall’alleanza di intelligence più potente al mondo.
Un'intelligenza artificiale identifica il profilo molecolare dei meningiomi e prevede il rischio di recidiva Gaceta Medica
I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono sempre più utilizzati come agenti di lunga durata che devono adattarsi a utenti, attività, domini, modalità e regimi di feedback senza accesso ai pesi del modello. I metodi di adattamento black-box esistenti in genere ottimizzano un singolo prompt, mantengono una memoria indifferenziata o si basano su ricerche ripetute e pesanti. Tuttavia, questi progetti hanno difficoltà quando i flussi di input non sono stazionari, il feedback è scarso e gli errori di una famiglia di attività possono contaminare il comportamento di un’altra.
Le attività di QA dello schema elettrico richiedono un ragionamento matematico complesso, che rimane impegnativo per i LLM multimodali. Presentiamo SPARC, un sistema multi-agente che risponde a domande sugli schemi circuitali basando il ragionamento su simulazioni eseguibili basate sulla fisica. SPARC utilizza agenti LLM per sintetizzare, eseguire e analizzare programmi di simulazione, migliorando la precisione e l'affidabilità in fase di progettazione.
Gli agenti LLM sono promettenti per l'alpha mining combinando priori finanziari, ragionamento simbolico, generazione di fattori eseguibili e perfezionamento basato sul feedback. Tuttavia, si trovano ad affrontare uno spazio di ricerca combinatoria, feedback rumorosi e non stazionari, scoperte ridondanti e rischi di adattamento eccessivo derivanti dal riutilizzo ingenuo dei successi passati. Per affrontare queste sfide, proponiamo AlphaMemo, un agente di alpha mining autoevolutivo con memoria di processo di ricerca strutturata.
Sono stati compiuti progressi significativi nell’allineare gli LLM alle funzioni del valore target. Sosteniamo che, anche quando un LLM è stato ben allineato nella (post-)formazione, potrebbe non riuscire a massimizzare il valore allineato nel ragionamento. Formalizziamo matematicamente questo divario come rischio di valore razionale: la discrepanza di utilità tra la strategia di ragionamento adottata da un modello e la sua controparte razionale, che è definita come le risposte che massimizzano l'utilità attesa nella direzione più ripida.
AWS lancia una nuova primitiva di calcolo serverless, AWS Lambda MicroVM. Sandbox isolati a livello di VM senza kernel o risorse condivisi tra le sessioni. Avvio e ripristino rapidi, controllo completo del ciclo di vita, conservazione dello stato fino a 8 ore, nessuna infrastruttura da gestire.
L'intelligenza artificiale rileva i segnali del cancro della mamma fino a sei anni prima della diagnosi clinica Il medico interattivo
I recenti progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno dimostrato che la messa a punto del rinforzo di modelli di base preaddestrati può portare a miglioramenti significativi nelle prestazioni di ragionamento al momento dell'inferenza. In questo lavoro, analizziamo teoricamente perché il fine-tuning del rinforzo induce una migliore capacità di ragionamento rispetto ai metodi di fine-tuning puramente supervisionati (SFT).
I recenti progressi nei Large Language Models (LLM) hanno consentito ragionamenti sofisticati e generazione di contenuti, ma la loro intrinseca stocasticità pone sfide significative per garantire credibilità predittiva.
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