Microsoft Research опублікувала кілька нових досягнень у галузі штучного інтелекту та робототехніки, що охоплюють аналіз культурних емоцій, навчання роботів для збірки тощо

ME Новини повідомляють, 7 квітня (UTC+8), що дослідницька команда Microsoft нещодавно опублікувала кілька нових досліджень у галузі штучного інтелекту та робототехніки. У сфері аналізу емоцій команда запропонувала нову діагностичну рамку, яка розглядає емоції як культурно вбудовану концепцію, поєднуючи ручне маркування, контрфактичні приклади емоційних зсувів та оцінку інтерпретацій на основі метрик для тестування здатності великих мовних моделей розуміти низькоресурсні та культурно тонкі контексти. У статті зазначено, що дослідження виявили, що моделі серії GPT-4 мають більш стабільне та пояснюване мислення, тоді як відкриті моделі, такі як Gemma-3-27B і Mistral-7B, більш чутливі до неоднозначності та тонких змін у емоціях. У галузі робототехніки дослідники запропонували рамку OmniReset, яка за допомогою підкріплювального навчання дозволяє навчати складним збірним завданням у симуляції та здійснювати нульовий зразковий перенос у фізичний світ. Щодо штучних агентів, команда розробила рамку ATLAS, яка за допомогою підкріплювального тонкого налаштування дозволяє малим моделям виконувати довгі послідовності багатоступеневих завдань. Дослідження VeriStruct розширює застосування штучного інтелекту для формалізованої верифікації до повних модулів структур даних у мові Rust. Крім того, команда Microsoft представить 26 статей, 5 семінарів і нагороду за соціальний вплив на конференції CHI 2026. (Джерело: InFoQ)

Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
Немає коментарів
  • Закріпити