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Modèles de vision améliorés pour le languettement grâce à des données d’entraînement synthétiques.
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Alors que des systèmes propriétaires comme ChatGPT mènent la course, les chercheurs de l’Université de Pennsylvanie et de l’Allen Institute for AI ont mis au point une méthode innovante pour créer des figures scientifiques et des tableaux, permettant à des modèles open source de rivaliser avec leurs homologues fermés.
Leur ensemble de données COSYN-400K comprend plus de 400 000 images synthétiques et a montré qu’il surpassait des modèles de haute performance tels que GPT-4V.
Pour optimiser la création d’un large éventail de données, l’équipe a développé un logiciel appelé DataDreamer, qui automatise le processus de génération.
En intégrant des « personnages » pour diversifier les perspectives, Cosyn a produit des échantillons d’entraînement riches et variés.
Grâce à cette approche, les chercheurs espèrent rendre les techniques de formation visuelle accessibles tout en contournant les problèmes éthiques liés au contenu protégé.
Leur objectif final est de permettre aux modèles d’IA non seulement de comprendre des images, mais également d’interagir avec elles de manière proactive.
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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français
Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.
La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphesNon classé
L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».
Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.
Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.
Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.Non classé
Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.
Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.
Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.
Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.
En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.
Nous Research vient de publier Nomos 1, une IA open source qui se classe deuxième à l’examen de mathématiques notoirement brutal de Putnam. en français
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