Публикации по теме 'agi'
2022 NLU: итоги года
Был ли 2022 год годом, когда ИИ стал очевиден, когда Google LaMDA стала разумной машиной, или это был год растущего ажиотажа и отчаяния из-за постоянных неудач в демонстрации полезного прогресса в области ИИ?
Поскольку 2022 год подходит к концу, давайте рассмотрим прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) и, в частности, фундаментального компонента ИИ, называемого пониманием естественного языка (NLU), или машинным чтением понимание . Немного…
Рассвет общего искусственного интеллекта — как языковые модели превратились в разумных существ
Недавнее исследование исследовательской группы Microsoft углубилось в возможности GPT-4. Результаты этого исследования одновременно интересны и тревожны, поскольку команда предполагает, что GPT-4 может стать первым в мире искусственным интеллектом общего назначения (AGI).
Если вам интересно узнать больше об этом новаторском исследовании, я настоятельно рекомендую посмотреть поучительную речь Себастьяна Бубека, прежде чем читать дальше: https://youtu.be/qbIk7-JPB2c .
Но сначала..
«Возвышение позитивного ОИИ: создание лучшего мира»
Обзор:
I. Супергерой ИИ: положительный ИИ
Введение в ОИИ и его влияние на мир Раскрытие потенциала Positive AGI
II. Понимание AGI: за пределами человеческого интеллекта
Эволюция ОИИ: прошлое, настоящее и будущее Характеристики, определяющие AGI
III. Раскрытие положительного ОИИ: ключевые понятия
Положительный AGI: определение и важность Факторы, которые способствуют положительному AGI Обеспечение положительного воздействия с помощью AGI
IV. Преобразование мира с..
Еженедельный обзор новостей по науке о данных — «Универсальный агент DeepMind» и новые тона кожи для Google
Универсальный агент
DeepMind только что выпустили нового универсального агента по имени Гато. Возможно, целью многих исследований ИИ, которые мы видим сегодня, является создание системы с «общим искусственным интеллектом», то есть системы, способной выполнять любые задачи и способной к самосовершенствованию.
В то время как некоторые скептически относятся к возможности достижения AGI, на этой неделе DeepMind сделала небольшой шаг, продемонстрировав Gato, систему искусственного интеллекта,..
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, который включает в себя обучение агента принимать решения в среде, взаимодействуя с ней и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Алгоритмы RL учатся методом проб и ошибок и стремятся максимизировать общее вознаграждение, получаемое с течением времени.
Среда, агент и система вознаграждения составляют три части алгоритма RL. Агент получает информацию от окружающей среды, которая является внешней системой, в..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..