Einsatz von Deep Reinforcement Learning zur effektiven Platzierung von Brandschneisen in Waldgebieten
Durch den Einsatz von Deep Reinforcement Learning-Techniken können Brandschneisen in Waldgebieten effektiv platziert werden, um die Ausbreitung von Waldbränden zu verhindern.
Über die Berechnung von Bedeutung, Sprachmodelle und unbegreifliche Schrecken
Eine umfassende mechanistische Erklärung von Bedeutung, Kommunikation und Symbolentstehung, die Erkenntnisse aus Pragmatik, Semantik, Semiotik und enaktiver Kognition vereint. Dies zeigt, dass derzeitige Sprachmodelle kein menschliches Verständnis von Bedeutung besitzen und keine intendierte Bedeutung in ihren Antworten zum Ausdruck bringen.
Objektivität und Grenzen superintelligenten Verhaltens: Eine Überwindung des Computationalen Dualismus
Der Artikel argumentiert, dass die gängige Konzeption von Künstlicher Intelligenz als Software-"Geist", der mit einer Hardware-"Körper" interagiert, problematisch ist. Stattdessen wird ein alternativer Ansatz basierend auf Enaktivismus und Pankomputationalismus vorgeschlagen, der es erlaubt, objektive Aussagen über intelligentes Verhalten zu treffen und dessen Grenzen zu formalisieren.
Die optimale Wahl der Hypothese ist die schwächste, nicht die kürzeste
Um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass eine Hypothese generalisiert, ist es notwendig und hinreichend, die schwächste gültige Hypothese abzuleiten.
LaVy: Modell für Vietnamesische Multimodale Große Sprachmodelle
LaVy ist ein hochmodernes vietnamesisches Multimodales Großes Sprachmodell, das die Verarbeitung und das Verständnis von visuellen und sprachlichen Informationen in vietnamesischen Kontexten ermöglicht. Es übertrifft bestehende multilinguale Basismodelle deutlich in verschiedenen Aufgaben zur vietnamesischen Sprachverständnis.
Ist Komplexität nur eine Illusion?
Komplexität ist nur ein subjektives Maß und hat keinen kausalen Einfluss auf die Fähigkeit zur Generalisierung. Stattdessen wird die Korrelation zwischen Einfachheit und Generalisierung durch die Beschränkungen der Abstraktionsebene verursacht.
Wissensbasierte Konzepte für die empirische Konzeptgewinnung
Wissensbasierte Konzepte können verwendet werden, um relevante Konzeptdatensätze für konzeptbasierte Erklärbarkeit zu generieren. Diese Konzeptdatensätze ermöglichen robuste und genaue Erklärungen und zeigen eine Ausrichtung zwischen internen Modellrepräsentationen und menschlichen Konzepten.
Von der Protowissenschaft zur epistemischen Monokultur: Wie Benchmarking den Weg für die Deep Learning-Revolution ebnete
Die Künstliche Intelligenz-Forschung hat sich von einer vielfältigen, grundlagenorientierten Disziplin zu einer von Deep Learning dominierten Monokultur entwickelt. Dies wurde durch die Einführung von Benchmarking als formales Evaluationssystem ermöglicht, das den Fokus der Forschung auf die Steigerung der Vorhersagegenauigkeit verengte.
AgentQuest: Ein modulares Benchmark-Framework zur Messung des Fortschritts und Verbesserung von LLM-Agenten
AgentQuest ist ein modulares Framework, das es ermöglicht, verschiedene Benchmarks und Metriken zur Bewertung und Verbesserung von LLM-Agenten zu verwenden. Es bietet zwei neue Bewertungsmetriken, die den Fortschritt und die Wiederholungsrate von Agenten beim Lösen einer Aufgabe zuverlässig verfolgen können.
Ein Python-Framework für neutrosophische Mengen und Abbildungen
Dieses Papier stellt ein Open-Source-Framework in Python vor, das es ermöglicht, symbolische Darstellungen von neutrosophischen Mengen und Abbildungen zwischen ihnen auf einfache und intuitive Weise zu manipulieren.
© 2024 by Linnk AI