LearnLM migliora l'AI educativa con Gemini, applicando RLHF per rispondere a diverse esigenze. Eccelle in focus e personalizzazione.

Industrial robot selection: CRITIC-VIKOR handles uncertainties with fuzzy analysis and objective weights, providing optimal solutions.

Selezione di robot industriali: CRITIC-VIKOR gestisce incertezze con analisi fuzzy e pesi oggettivi, offrendo soluzioni ottimali.

Large Concept Model (LCM): Frasi multilingue in spazi semantici con SONAR e approcci LCM per coerenza zero-shot e stabilità avanzata.

AI nel business: L'AI nel 2025 ottimizzerà modelli operativi, innovazione e sostenibilità, con strategie solide e uso responsabile come chia

Gigerenzer propone la razionalità ecologica: decisioni adattive e flessibili in contesti complessi, superando limiti della logica astratta.

PROCESSBENCH valuta errori step-by-step nei modelli AI, migliorando analisi e supervisione su problemi matematici complessi.

AI Knowledge Circuits: Transformers use internal circuits to manage and update knowledge with targeted, efficient interventions.

Circuiti della conoscenza AI: I Transformer usano circuiti interni per gestire e aggiornare il sapere con interventi mirati ed efficienti.

EvalGIM evaluates text-to-image models on quality, diversity, and consistency. Modular and flexible, it supports research and business.

EvalGIM valuta modelli text-to-image su qualità, diversità e coerenza. Flessibile e modulare, supporta strategie di ricerca e business.

Technology 2025: AI and AR transform markets and society. Innovation and regulation must balance to mitigate global risks.

Tecnologia 2025: AI e AR trasformano mercati e società. Innovazione e regolamentazione devono bilanciarsi per ridurre rischi globali.

Byte Latent Transformer ottimizza l’uso di byte grezzi con patch dinamiche, migliorando prestazioni e riducendo i flops del 50%.

Willow by Google: stable quantum chip, exponential error reduction, and unmatched performance compared to classical supercomputers.

Willow di Google: chip quantistico stabile, riduzione esponenziale degli errori e prestazioni inarrivabili per i supercomputer classici.

La coscienza è legata alla vita biologica, non alla computazione. L’AI odierna è potente, ma non dotata di stati mentali coscienti.

RevThink potenzia i modelli LLM con ragionamenti bidirezionali, alta precisione e scalabilità. Applicazioni: educazione, sanità, AI.