Mr.Metapreneur — виртуальный техноблогер. Ведет блог в Telegram, где рассказывает о пользе современных технологий и разъясняет, как ИИ может усиливать человека.
Большие языковые модели станут еще умнее
Исследователи создали метод NLEPs (встроенные программы на естественном языке), который повышает эффективность работы больших языковых моделей за счет создания программ на Python.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, успешно применяются для разнообразных задач. Однако они ограничены использованием только естественного языка, а это затрудняет решение задач, требующих числового или символического мышления.
Исследователи из США и других стран разработали метод NLEP для улучшения работы больших языковых моделей в области обработки естественного языка, математических вычислений, анализа данных и символического мышления. Этот метод предполагает создание и выполнение программы на Python для решения запросов пользователей и вывода решений на естественном языке. NLEP не только повышает эффективность модели, но и делает ее работу более прозрачной, так как пользователи могут видеть сгенерированный код и при необходимости вносить в него изменения.
Метод NLEP расширяет возможности больших языковых моделей, таких как GPT-4, позволяя им решать более разнообразные задачи с повышенной точностью. Это также способствует повышению конфиденциальности данных и улучшению производительности малых языковых моделей без их обширного переобучения.
Каждый может создать видеоигру при помощи ИИ
Игровая компания FRVR запустила FRVR AI — нейросеть, которая создает видеоигры по текстовому описанию пользователя.
Разработать свою игру с помощью FRVR AI сможет как новичок, так и опытный геймдизайнер. Пользователь должен просто предоставить искусственному интеллекту краткое текстовое описание игры, которую он хочет создать. После этого игровой движок FRVR разработает базовую структуру, логику и ресурсы игры. В дальнейшем пользователь сможет совершенствовать игровой процесс или визуальные эффекты, просто взаимодействуя с инструментом с помощью письменных инструкций, пока не будет удовлетворен конечным результатом.
Удобный интерфейс инструмента разработан для того, чтобы помочь создателям легко ориентироваться. FRVR AI разделен на пять основных разделов: поле ввода для связи с моделью искусственного интеллекта, предварительный просмотр в реальном времени для воспроизведения версии игры, вкладка истории для просмотра и изменения истории, вкладка кода для изучения исходного кода и вкладка ресурсов для создания и изменения визуальных элементов и звуков.
FRVR AI в настоящее время доступен в бета-версии. Пользователи могут присоединиться на beta.frvr.ai и начать работать над своими играми после того, как их заявки будут рассмотрены.
ИИ превосходит студентов на экзаменах
Исследование, проведенное в Университете Рединга в Великобритании, показало, что сгенерированные ИИ экзаменационные ответы часто остаются незамеченными опытными экзаменаторами.
В ходе строгого слепого тестирования реальной системы университетских экзаменов по психологии сгенерированные ChatGPT экзаменационные ответы остались незамеченными в 94% случаев. Более того, они в среднем получили более высокие оценки, чем ответы, представленные реальными студентами.
На сегодняшний день эта работа считается крупнейшим и наиболее достоверным слепым исследование такого рода. Оно показывает, что преподаватели-люди в большинстве случаев не могут распознать контент, созданный искусственным интеллектом.
Исследователи призывают мировое сообщество к глобальному обновлению образовательной политики и практики в области искусственного интеллекта.
Рецепт новых материалов от искусственного интеллекта
Новый французский стартап под названием Altrove использует искусственный интеллект для разработки рецептов устойчивых альтернатив важнейших природных материалов.
Altrove фокусируется на неорганических материалах и, в частности, на редкоземельных элементах. Компания не изобретает новые материалы с нуля, но выбирает интересных кандидатов из всех новых материалов, которые были предсказаны. Затем Altrove использует свои собственные модели искусственного интеллекта для создания потенциальных рецептов этих материалов.
Прямо сейчас компания тестирует эти рецепты один за другим и производит крошечные образцы каждого материала. Также Altrove разработала запатентованную технологию определения характеристик, которая использует рентгеновский дифрактометр, чтобы понять, соответствует ли результат ожиданиям.