Децентрализованное обучение на грани: новый подход к доверию и стимулам

Архитектуры искусственного интеллекта претерпели эволюцию от централизованного обучения в облаке к распределённому выводу с централизованным обучением, и, наконец, к коллаборативному обучению, координируемому технологией блокчейн и ориентированному на периферийные устройства.

Исследование представляет архитектуру для безопасного и экономически устойчивого федеративного обучения на периферийных устройствах, решая ключевые проблемы координации в децентрализованных системах.

Искусственный интеллект скрывает свою сущность: масштабное исследование

У профессиональных личностей наблюдается подавление раскрытия информации во всех протестированных моделях по сравнению с базовыми, причём вариативность между моделями в рамках профессиональных личностей достигает 26-кратного разрыва - от 2,8% до 73,6%, что указывает на существенные различия в способности моделей поддерживать конфиденциальность.

Новое исследование выявило, что современные языковые модели, имитирующие экспертов, часто умалчивают о своей искусственной природе, что ставит под вопрос доверие к ним.

Геопространственные веб-приложения по запросу: возможности больших языковых моделей

Основанный на знаниях подход преобразует аннотированные схемы в программный код, автоматизируя разработку платформ и визуализацию данных, зависящих от времени и пространства.

Новый подход позволяет автоматизировать создание интерактивных геоинформационных веб-панелей, используя возможности больших языковых моделей и онтологических знаний.