A Google Research új megközelítést javasol a szekvencia-modellek hosszú távú memóriájának javítására a Titans és MIRAS rendszerekkel, amelyek a Transformer-stílusú modellek alapjaira építenek. A Titans egy konkrét architektúra, amely mély neurális memóriát ad hozzá, míg a MIRAS egy általános keretrendszer, amely átgondolja a hosszú kontextusú modellezést. Fedezze fel, hogyan alakítják át ezek az innovációk a mesterséges intelligencia világát!

A Microsoft bemutatta a VibeVoice-Realtime-0.5B nevű valós idejű szöveg-beszéd átalakító modelljét, amely képes folyamatos szövegbevitel mellett hosszan tartó, természetes beszédet generálni. Ez az újítás különösen hasznos lehet ügynöki alkalmazásokban és élő adatok narrálásában, mivel mindössze 300 ms alatt képes hangot előállítani.

Fedezd fel a jövő számítástechnikai megoldását a Lux segítségével! Az OpenAGI Foundation legújabb fejlesztése új szintre emeli az automatizációt, lehetővé téve, hogy a számítógépek önállóan végezzenek el bonyolult feladatokat a böngészőkben és az asztali környezetekben.

Kíváncsi vagy, hogyan lehetséges, hogy a Mixture of Experts (MoE) modellek sokkal több paramétert tartalmaznak, mégis gyorsabban működnek a gyakorlatban, mint a hagyományos Transformerek? Fedezd fel az AI világának izgalmas részleteit, és tudd meg, miben rejlik a két modell közötti alapvető különbség!

Fedezd fel velünk az Online Process Reward Learning (OPRL) izgalmas világát, ahol megtanuljuk, hogyan lehet sűrű, lépésenkénti jutalmazási jeleket kinyerni trajektória preferenciákból a ritkán jutalmazott megerősítéses tanulási feladatok megoldására. Lépésről lépésre bemutatjuk a folyamatot, a labirintus környezettől és a jutalom-modell hálózattól kezdve a preferenciák generálásán, a tréningciklusokon át egészen az értékelésig, miközben megfigyeljük, hogyan fejlődik az ügynök.