Новая система, использующая обучение с подкреплением, позволяет повысить точность прогнозирования пожертвований продуктов питания, особенно в условиях меняющейся ситуации.
Исследование показывает, как искусственный интеллект может имитировать человеческие реакции на ложную информацию, выявляя ключевую роль когнитивных искажений.
Исследование показывает, что эксплуатация больших языковых моделей, особенно в пользовательских приложениях, теперь вносит больший вклад в выбросы углерода, чем их обучение.
Новый метод позволяет предсказать, насколько хорошо обученная нейросеть сможет противостоять скрытым атакам, перенесенным с других моделей.
В статье представлена система RAGRecon, использующая большие языковые модели, Retrieval-Augmented Generation и графы знаний для обеспечения объяснимой и точной киберразведки с высокой степенью достоверности и релевантности контекста.