Microsoft et l'Université de Pékin tentent d'équiper le GPT-4 d'OpenAI de compétences Android

Les chercheurs de Microsoft Research et de l'Université de Pékin ont franchi une nouvelle étape dans leurs tentatives pour enseigner au GPT-4 d'OpenAI comment fonctionner au sein du système d'exploitation Android.

Dans un rapport conjoint, l'étude a obtenu un succès relatif dans la mise au point de grands modèles de langage (LLM) pour fonctionner de manière autonome dans un système d'exploitation spécifique. Bien que l’intelligence artificielle (IA) générative ait trouvé une myriade de cas d’utilisation, la technologie a eu du mal à fonctionner dans les limites d’un système d’exploitation sans interférence humaine.

L'étude a mis en évidence plusieurs raisons expliquant l'incapacité de l'IA générative à explorer Android de manière autonome, notamment le recours à une formation par renforcement. La plupart des LLM utilisent des essais et des erreurs pour explorer un nouvel environnement, ouvrant la voie à des problèmes de sécurité dans leur application.

« Premièrement, l’espace d’action est vaste et dynamique », indique le rapport. « Deuxièmement, les tâches du monde réel nécessitent souvent une coopération inter-applications, exigeant une planification à long terme de la part des agents LLM. Troisièmement, les agents doivent identifier les solutions optimales adaptées aux contraintes des utilisateurs, telles que les préoccupations et les préférences en matière de sécurité.

Pour résoudre ces défis, l'équipe de recherche a lancé AndroidArena, conçu comme un environnement de formation permettant aux LLM d'explorer le système d'exploitation Android. Des études préliminaires ont mis en évidence de nouvelles failles dans la manière d’explorer de manière autonome pour le LLM, se concentrant principalement sur la compréhension et le raisonnement.

Au fur et à mesure que les expériences au sein d'AndroidArena progressaient, les chercheurs ont noté des défis supplémentaires en matière de réflexion et d'exploration par les modèles.

Tout en explorant des solutions potentielles, l'équipe a finalement décidé de fournir aux LLM des informations détaillées sur les tentatives précédentes visant à réduire les incidents d'erreurs. En intégrant des souvenirs précédents dans des invites, les chercheurs ont enregistré une augmentation de précision de 27 % lors de l’utilisation de systèmes Android.

La solution a donné des résultats positifs lorsqu'elle a été étendue à d'autres LLM, notamment Bard de Google (NASDAQ : GOOGL) et LLaMA 2 de Meta (NASDAQ : META), les chercheurs étant optimistes quant à de nouvelles itérations démontrant des fonctionnalités avancées.

Optimiser l'IA une fonctionnalité à la fois

Alors que l’IA générative a connu des taux d’adoption massifs, les chercheurs se bousculent derrière les rideaux pour résoudre plusieurs problèmes associés à cette offre. Une étude d'Anthropic AI s'est concentrée sur l'étouffement des incidents de flagornerie dans les LLM et a reçu les applaudissements des acteurs de l'industrie, tandis qu'AutoGPT et Microsoft (NASDAQ : MSFT) testent un outil de surveillance de l'IA pour signaler les sorties nuisibles du monde réel.

indique la recherche soutenue par Microsoft.

D’autres études se concentrent sur la fusion de la technologie blockchain avec l’IA, tandis que certaines cherchent à étiqueter le contenu généré par l’IA pour étouffer la prolifération des deepfakes.

Pour que l’intelligence artificielle (IA) fonctionne dans le respect de la loi et prospère face à des défis croissants, elle doit intégrer un système de blockchain d’entreprise qui garantit la qualité et la propriété des données saisies, lui permettant ainsi de conserver les données en sécurité tout en garantissant leur immuabilité. de données. Consultez la couverture de CoinGeek sur cette technologie émergente pour savoir pourquoi la blockchain d'entreprise sera l'épine dorsale de l'IA.

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