PaliGemma 2 est introduite comme une nouvelle famille de Modèles Langage-Vision (VLMs) polyvalents, conçue spécifiquement pour exceller dans diverses applications d'apprentissage par transfert. Cette avancée vise à améliorer les performances à travers diverses tâches multimodales grâce à un transfert de connaissances efficace.
Cet article propose un cadre de réseau neuronal informé par la physique (PINN) qui équilibre adaptativement la supervision basée sur la physique et sur les données, particulièrement en cas de rareté des données. La méthode utilise un neurone de fusion apprenable pour ajuster dynamiquement les contributions de chaque terme en fonction de leurs incertitudes et intègre le transfert d'apprentissage pour une efficacité accrue.
Cette recherche présente MP-ISMoE, un cadre de Mixture-of-Experts Latérale Interactive en Précision Mixte, pour améliorer l'apprentissage par transfert économe en paramètres en atténuant la surcharge mémoire. Il utilise un schéma de Quantification Itérative Perturbée par Bruit Gaussien (GNP-IQ) pour la quantification des poids à faible nombre de bits, libérant de la mémoire pour améliorer la capacité d'apprentissage et les performances du réseau latéral.
Este artigo de pesquisa formaliza o 'supervision drift' em experimentos CRISPR-Cas13d, analisando a robustez de modelos sob shift de distribuição, inclusive quando o mecanismo de supervisão muda. Utilizando um benchmark não-IID, demonstra bom desempenho in-domain, mas falha na transferência temporal e apenas sucesso parcial na transferência entre linhagens celulares.
O artigo apresenta PRISM, uma estrutura para Reinforcement Learning que fundamenta as decisões de agentes em conceitos discretos e causalmente validados, usando-os como interface de transferência zero-shot. Ele demonstra que esses conceitos impulsionam diretamente o comportamento do agente e que a importância de um conceito pode ser dissociada de sua frequência de uso.
DeepMind collabore avec des leaders de l'industrie pour accélérer la transformation de l'IA, en appliquant sa recherche à des problèmes réels pour des modèles plus robustes. Ce partenariat technique facilite l'apprentissage par transfert et l'acquisition de connaissances spécifiques au domaine, améliorant l'adaptabilité et l'efficacité de l'IA.