Nuove architetture AI forniscono un argomento rapido 100x rispetto a 1.000 esempi di addestramento

Startup AI con sede a Singapore Intelligenza appient Una nuova architettura di intelligenza artificiale può eguagliare e ampiamente nelle complesse strutture degli argomenti delle caratteristiche in uscita di (LLM), argomenti complessi (LLM).

Architettura, Noto come Modello di audit hienelulorico (HRR), quanto il cervello umano fa la differenza Sistemi per calcoli tardivi, intenzionalmente pianificati e rapidi e intuitivi. Il modello ottiene risultati efficaci con una parte di dati e memoria in parte dei dati e della memoria. Questa efficienza può essere effetti significativi per le applicazioni AI aziendali nel mondo reale in cui i dati sono brevi e le risorse del computer sono limitate.

Il limite del limite delle catene

Di fronte a un problema complesso, l’attuale LLMS dipende principalmente dalle promozioni del prompt della scienza della catena (KHAT) (KHAT) in fasi intermedie meno basate in “Think Big” in passaggi basati su testo intermedi.

Il letto ha migliorato la capacità di argomento di Elmm, ha i suoi limiti di base. In loro CartaGli investigatori hanno chiesto al ricercatore per l’intelligence che i ricercatori hanno chiesto che “il buco è una soluzione soddisfacente all’argomento. Può ridurre una singola mancata corrispondenza o fase dei passaggi”.

Per presentare il linguaggio chiaro, questo argomento dipendente a livello di token modello, spesso produce dati di addestramento e risposte lunghe e lente. Questo approccio ignora il tipo di “argomento zonale”.

Gli investigatori hanno osservato: “Necessità di un approccio più qualificato per ridurre questi requisiti di dati”.

Un approccio gerarico motivato dal cervello

Il riluttante a muoversi dietro il letto, ha sfruttato l ‘”argomento moderato” sull’argomento astratto del problema.

Tuttavia, in un argomento interno profondo è impegnativo nell’atto. Più in un modello di insegnamento profondo è principalmente “per rendere i segni vulnerabili, ovunque la vulnerabilità, la formazione è inefficace, si allenano inefficace. Una conversazione alternativa e ricorrente che può soffrire di copertine, dove esiste una soluzione senza alcuna esplorazione dell’inizio del computer.

Alla ricerca di un buon atteggiamento, cambiato come una squadra neurune da risolvere. Al fine di raggiungere un cervello umano per mancanza di un modello artificiale di trasferimento, manca l’acceleratore contemporaneo.

Ispirati da esso, hanno progettato HRM con due moduli ricorrenti: un modulo Repubse (L) di alto livello. Questa struttura consente un processo “Hyrale Convert”. Spontaneamente, L-Mdulle rapido affronta una parte del problema, a meno che non si tratti di molti passaggi, in una soluzione locale. A quel punto, il modulo H in ritardo prende questo risultato, aggiorna la sua strategia generale e lavora al problema SIML-MUBULLED. Ciò sta effettivamente ripristinando il Mubulle L, impedisce che si appiccisse (iniziali aziendali) e consente all’intero sistema di eseguire per la lunga sequenza di divisioni con un modello Lebled.

Secondo il documento, questo processo consente la sequenza di ferie, costante, infastidito, il computer è richiesto per ogni passaggio di H-Rou-Rou-Rou-Rou-Roubule. “Questo design a circuito nidificato consente al modello di discutere nella sua posizione disorganizzata senza un’enorme quantità di lunghezze o dormiente nel suo spazio latino.

Una domanda naturale è che l’interpretazione dell ‘”argomento non monitorato” arriva nel costo di. L’amministratore delegato di The Guine Wang, fondatrice e saggezza di settembre è tornato a questa idea che i processi interni possano essere decodificati e che i processi interni possano essere decodificati e forniscono una finestra nel pensare al modello. Ha sottolineato che la merda potrebbe essere fuorviante. “Il letto non riflette davvero l’argomento interno del modello”, Wang uno studio di riferimento a venture capital secondo cui il modello può talvolta produrre risposte corrette con le fasi degli argomenti sbagliati. “Questa è essenzialmente una scatola nera.”

Nel lavoro HRM

Per testare i loro modelli, sono necessari le scavature dei ricercatori per scavare i parametri di riferimento, come non validi e logica.

I risultati mostrano che HRR impara a risolvere i problemi riconosciuti per gli LLM avanzati. Ad esempio, i parametri di riferimento “Ermakes-Extreme”, all’avanguardia ——————————————————————————————- Modelli d’amore, punteggio 0%. Al contrario, solo 1.000 esempi ricevuti in 1.000 esempi, hanno ricevuto una precisione da vicino.

Nel punto di riferimento, un test di argomentazione immateriale e generalizzazione, un test di logica immateriale e generalizzazione HMMED del 400,3% obiettivo. Modelli a base di cappotto come un maggiore Mini O3-Mini (34,5%) come modelli di alta base (34,5%) come i principali modelli a base di cappotto (34,5%) e cloud (21,2%). Questa dimostrazione, senza grandi corpi di pre-allenamento, evidenzia dati molto limitati, dati altamente limitati, evidenzia la potenza e l’efficienza della loro architettura.

Durante la risoluzione dei puzzle, il modello mostra la potenza del modello, gli effetti del mondo reale sono in una diversa classe di problemi. Secondo Wang, gli sviluppatori dovrebbero continuare a utilizzare LLM per azioni basate sulla lingua o creativa, ma fornisce un’elevata performance con “complesse o determinazione”, Waticians HRM. “La necessità di decisioni sequenziali o le esigenze del piano a lungo termine”, sono resettazioni o gesti di dati, come ricerca scientifica in aree sensibili.

In questi scenari, le parole non risolvono problemi; Impara a risolverli ulteriormente. “Nelle nostre fonti … è necessario essere addestrati nella navigazione per diventare studiosi”, ha descritto Wang.

Per Enterprise, è dove l’architettura dell’architettura si traduce direttamente nella linea inferiore. La processione parallela di HRMS invece di un tiro, la produzione di token-bikenest consente a Wang stime del lavoro di stima di Wang. “Significa la capacità di utilizzare potenti argomenti a basse stime di attrezzature diverse e bordi.

Anche il risparmio sui costi è sufficiente. “I motori speciali degli argomenti di HRS offrono ulteriori opzioni di ottimizzazione per attività logiche complesse specifiche rispetto ai modelli HARGRI, costosi, costosi e basati su basate sul ritardo”, ha affermato Wang. Per mantenere le competenze nel contesto, ha affermato che l’estate a livello commerciale offre una parte dei modelli di modelli a livello commerciale la parte del benchmark GPU-APU. Apre il modo di risolvere speciali problemi aziendali, per diagnosticare sistemi logistici, in cui sia i dati che il budget sono limitati.

Guardando al futuro, l’intelletto dell’intelligence sta già lavorando per sviluppare un problema speciale nel modulo più per uso normale per risolvere un problema particolare. “Anche Wank si sta espandendo”, sta sviluppando modelli motivati al cervello realizzati in legami.

Il compito suggerisce che un quadrato degli AI di oggi potrebbe non essere una classe di problemi fermati, ma non formulate intelligenti e più strutturate.