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Scopri una soluzione innovativa alla maledizione dell'inversione nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Scopri come il reverse training raddoppia la disponibilità dei token e migliora significativamente le prestazioni sia sulle attività standard che su quelle di inversione, affrontando la sfida fondamentale posta dalla legge di Zipf.

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Scopri un approccio rivoluzionario all'apprendimento continuo per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), eliminando la necessità di costose riqualificazioni. Scopri come strategie semplici come il riscaldamento, il ridecadimento e la riproduzione dei dati della velocità di apprendimento consentono aggiornamenti LLM senza sacrificare le prestazioni, anche tra set di dati linguistici diversi. Scopri come questi metodi corrispondono o superano i risultati del riaddestramento riducendo drasticamente i requisiti di elaborazione.

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Scopri come l'ultima ricerca del MIT utilizza i Large Language Models (LLM) per dotare i robot domestici di capacità autonome di correzione degli errori, migliorandone la praticità e l'affidabilità.

Il programma di risorse computazionali da 200 milioni di dollari di AI2 Incubator, lo sviluppo di worm informatici basati sull'intelligenza artificiale, RoseTTAFold All-Atom per la progettazione biomolecolare, la risposta di Google alle violazioni di spam e SIMA di DeepMind che rivoluziona i giochi di intelligenza artificiale.

La concorrenza di Mistral AI con GPT-4, i rover CADRE della NASA per l'esplorazione lunare, l'impatto del Digital Markets Act dell'UE sui giganti della tecnologia, l'IPO prevista di Reddit e i piani di sorveglianza dell'IA della Francia per le Olimpiadi di Parigi 2024. Esplora l'innovazione, la regolamentazione e l'intersezione tra tecnologia e società.