¿Qué mundo va a costruire l'IA e quién lo va a decidere? I grandi avvertimenti dell'ONU prima dell'avanzamento controllato dell'intelligenza artificiale Cadena SER
I recenti Large Language Models (LLM) incentrati sul ragionamento hanno fatto passi da gigante, ma operano prevalentemente su un modello di inferenza passiva che presuppone informazioni complete. Al contrario, l’intelligence clinica del mondo reale è intrinsecamente un processo investigativo iterativo che richiede l’acquisizione di prove strategiche. Per colmare questa lacuna, formalizziamo la diagnosi medica come un compito iterativo di ricerca di prove.
Gli agenti basati su LLM offrono nuove opportunità per automatizzare l'esecuzione dei processi aziendali oltre i limiti dei sistemi basati su regole. Tuttavia, i LLM generici mancano delle conoscenze specifiche dell'organizzazione necessarie per un'esecuzione affidabile, che è generalmente frammentata in artefatti orientati all'uomo come politiche, modelli di processo e procedure operative standard.
Gli agenti basati su LLM hanno difficoltà con la personalizzazione quando gli utenti inviano query grezze e sottospecificate. In questo contesto, gli agenti devono dedurre intenzioni latenti, estrarre preferenze da storie di interazioni rumorose e selezionare tra alternative concorrenti. I benchmark esistenti raramente mettono alla prova questa capacità, poiché spesso si basano su query perfezionate dall'utente o su cronologie semplificate. Introduciamo la ricerca personalizzata dei prodotti (PPS), un banco di prova per la personalizzazione degli agenti in base a query grezze e storie diverse.
Il campionamento del silicio, che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per simulare gli intervistati umani, è emerso come un approccio promettente per aumentare la ricerca sui sondaggi tradizionali. Tuttavia, la maggior parte delle valutazioni si basa su confronti distribuzionali piuttosto che su previsioni a livello individuale, il che rischia di confondere la corrispondenza dei modelli con una previsione coerente a livello di rispondente.
Sebbene i Large Language Models (LLM) possano fornire un supporto personalizzato nell’apprendimento, diversi studi hanno sollevato preoccupazioni riguardo al loro utilizzo nell’istruzione. È importante sottolineare che l'apprendimento dipende da come gli studenti interagiscono con i LLM.
I sistemi di intelligenza artificiale agentica sono sempre più utilizzati per modificare, perfezionare e riparare le politiche decisionali, ma valutare queste modifiche è difficile quando le etichette delle azioni degli esperti per stato non sono disponibili. Studiamo questo problema in un simulatore di prezzi alberghieri in cui un redattore di politiche di agenti riceve solo feedback diagnostico a livello di regione: riepiloghi di come la distribuzione dei prezzi differisce da una politica di riferimento nel tempo, nell'inventario e nelle regioni di mercato.
L'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in diverse aree dell'attività umana, che vanno dalle attività quotidiane alle applicazioni critiche per la sicurezza, mira a migliorare l'efficacia del processo decisionale con un feedback umano minimo. Allo stesso tempo, cerca di allineare le decisioni con le aspettative, le preferenze e i bisogni umani, mitigando al contempo i rischi associati al non determinismo dell’IA.
La previsione di eventi futuri ha attirato una crescente attenzione come banco di prova per l’intelligenza artificiale a scopo generale. Un modo naturale per radicare questa valutazione è lasciare che i modelli vengano scambiati nei mercati di previsione. Il trading, tuttavia, richiede qualcosa di più della semplice previsione. Inoltre, benchmark recenti segnalano un divario sostanziale tra i punteggi di probabilità calibrati e i risultati di negoziazione. Proponiamo Raven-Agent, per quanto ne sappiamo, il primo agente di trading autonomo per i mercati di previsione.
L'intelligenza artificiale non può essere elencata come inventore nelle domande di brevetto, stabilisce la massima corte giapponese
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