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L’impact de notre discours avec les chatbots sur leur précision, selon une étude récente.

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Les chatbots basés sur l’IA sont conçus pour fournir des réponses adaptées lors de diverses interactions, que ce soit pour un service client ou des requêtes simples.

Cependant, leur capacité à répondre correctement dépend largement du style de langage utilisé par les utilisateurs.

Une étude a révélé que les gens utilisent un langage plus formel et poli lorsqu’ils parlent à des agents humains par rapport aux chatbots, ce qui influence la qualité des réponses fournies par ces derniers.

Les chercheurs d’Amazon ont mené des analyses comparatives entre les échanges avec des agents humains et ceux avec des chatbots.

Ils ont constaté que les utilisateurs étaient généralement plus polis et grammaticaux lorsqu’ils s’adressaient à des humains.

En outre, un modèle d’IA, Mistral 7B, formé avec une variété de styles de communication, a montré une meilleure compréhension des intentions des utilisateurs.

Cela suggère qu’exposer les chatbots à divers styles de langage lors de leur formation pourrait améliorer leur efficacité dans des scénarios réels.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

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 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

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.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

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.

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