Quelle est la prochaine étape dans le raisonnement LLM? Avec Roland Memisevic

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Roland Memisevic, directeur principal chez Qualcomm AI Research. Dans notre conversation avec Roland, nous discutons de l’importance du langage dans les systèmes d’IA en lien humain et des avantages et des limites des modèles autorégressifs comme les transformateurs pour les construire. Nous couvrons le rôle actuel et futur de la récidive dans le raisonnement LLM et l’importance de l’amélioration de la mise à la terre dans l’IA, y compris le potentiel de développer un sentiment de soi chez les agents. En cours de route, nous discutons de Fitness Ally, un coach de fitness formé sur un modèle de grande langue à la terre visuelle, qui a servi de plate-forme pour les recherches de Roland sur le raisonnement neuronal, ainsi que des recherches récentes qui explorent des sujets tels que la mise à la terre visuelle pour les modèles de grandes langues et les architectures auprès de l’État pour les agents de l’IA.