Разработка программного обеспечения для подводных роботов и ещё 4 новости

Разработка программного обеспечения для подводных роботов

В представленном видео рассматривается разработка программного обеспечения для подводных роботов. Основная проблема, обсуждаемая в видео, заключается в сложности тестирования кода для подводных роботов в реальных условиях, поскольку это требует использования дорогостоящего оборудования и сопряжено с риском его повреждения.

Для решения этой проблемы команда разработчиков создала симуляцию подводной среды с использованием игрового движка Unity и программного обеспечения ROS (Robot Operating System). Симуляция позволяет тестировать алгоритмы управления роботом и сенсорные системы в контролируемых условиях, снижая затраты и риски, связанные с тестированием в реальном мире.

В видео демонстрируется, как ROS используется для связи между различными компонентами системы, включая сенсоры, контроллеры и систему планирования траектории. Авторы также подчеркивают важность реалистичной симуляции гидродинамики и оптики подводной среды для обеспечения точности и надежности алгоритмов управления роботом.

В заключение, видео показывает пример использования симуляции для разработки алгоритма автономной навигации подводного робота. Этот алгоритм позволяет роботу обходить препятствия и достигать заданной цели без участия оператора.

Искусственный интеллект и психическое здоровье: ответственный подход

Мы продолжаем работу над инструментами, связанными с психическим здоровьем. В декабре 2023 года мы выпустили модель, способную выявлять признаки депрессии в текстах. Она показала хорошие результаты в лабораторных условиях, но мы обнаружили, что её применение в реальном мире может быть проблематичным из-за потенциальных ошибок и предвзятости.

Мы приостановили развертывание этой модели, чтобы пересмотреть наш подход. Сейчас мы работаем над улучшением точности и надёжности модели, а также над разработкой руководств по ответственному использованию.

Кроме того, мы изучаем возможность создания инструментов, которые могли бы помочь людям справляться со стрессом и тревогой. Эти инструменты будут основаны на принципах когнитивно-поведенческой терапии и будут направлены на то, чтобы помочь людям развить здоровые механизмы преодоления. Мы планируем провести дополнительные исследования, чтобы убедиться, что эти инструменты безопасны и эффективны.

Мы считаем, что искусственный интеллект может сыграть важную роль в улучшении психического здоровья людей, но мы также понимаем, что необходимо подходить к этой теме с осторожностью и ответственностью.

Иерархический планировщик на основе открытых llm

В данной статье представлен пример кодирования для создания иерархического планировщика – агента искусственного интеллекта, использующего открытые большие языковые модели (LLM) с возможностью выполнения инструментов и структурированным многоагентным рассуждением.

В основе реализации лежит использование открытых LLM для планирования и принятия решений. Агент способен разбивать сложные задачи на более простые подзадачи, формируя иерархию планов. Это позволяет ему решать задачи, требующие долгосрочного планирования и координации.

Для расширения возможностей агента используется механизм выполнения инструментов. Агент может использовать различные инструменты, такие как поиск в интернете, математические вычисления или взаимодействие с другими системами. Это позволяет ему получать информацию и выполнять действия в реальном мире.

Для улучшения рассуждений и решения сложных задач применяется структурированное многоагентное рассуждение. Несколько агентов взаимодействуют друг с другом, обмениваясь информацией и координируя свои действия. Это позволяет им решать задачи, которые слишком сложны для одного агента.

Кодирование данного агента демонстрирует возможность создания мощных систем искусственного интеллекта с использованием открытых LLM и современных методов планирования и рассуждения. Этот подход открывает новые возможности для разработки интеллектуальных агентов, способных решать широкий спектр задач.

tefl: прогнозирование временных рядов с помощью остатков

TEFL – это метод прогнозирования временных рядов на несколько горизонтов, основанный на прогнозировании остатков. Он использует концепцию "скользящего прогнозирования", где прогноз строится и обновляется итеративно для каждого следующего временного шага.

Ключевой особенностью TEFL является использование "остатков прогноза" – разницы между фактическими значениями и прогнозируемыми значениями. Эти остатки используются для обучения модели, которая затем помогает улучшить будущие прогнозы.

TEFL состоит из двух основных компонентов: модели прогнозирования и модели прогнозирования остатков. Модель прогнозирования отвечает за генерацию начального прогноза, а модель прогнозирования остатков – за корректировку этого прогноза на основе исторических остатков.

В процессе скользящего прогнозирования, модель прогнозирует значение для следующего временного шага. Затем фактическое значение используется для обновления модели и вычисления остатка. Этот остаток затем используется для корректировки прогноза для следующего временного шага. Процесс повторяется для каждого временного шага в горизонте прогнозирования.

Авторы утверждают, что TEFL превосходит другие методы прогнозирования временных рядов, особенно в задачах с длинным горизонтом прогнозирования.

Дистилляция знаний с подкреплением для llm

Метод дистилляции знаний, осведомленный об обучении с подкреплением, разработан для улучшения способности к рассуждению больших языковых моделей (LLM). Авторы отмечают, что простая дистилляция знаний не всегда эффективно передает навыки рассуждения от учителей к ученикам.

Для решения этой проблемы предложен подход, который объединяет дистилляцию знаний с обучением с подкреплением. Модель-ученик обучается не только имитировать выходные данные модели-учителя, но и максимизировать награду, определяемую внешней средой или функцией обратной связи.

Авторы экспериментировали с различными функциями вознаграждения и обнаружили, что вознаграждения, основанные на правильности ответов, приводят к улучшению производительности модели-ученика в задачах рассуждения. Предложенный метод продемонстрировал превосходство над базовыми моделями дистилляции знаний и другими современными методами. Он позволил получить более эффективные и способные к рассуждению LLM.

Ключевым аспектом подхода является способность модели-ученика исследовать пространство решений и находить оптимальные стратегии рассуждения, что невозможно при простой дистилляции знаний. Использование обучения с подкреплением позволяет модели-ученику адаптироваться к сложным задачам рассуждения и улучшать свои способности со временем.