Neuro-symbolic AI

Технически екип проучва недостатъците при разработването на надеждни AI агенти с помощта на CDRL

CDRL: когато изкуственият интелект се учи от причината за неуспеха

CDRL превръща причината за даден провал в ограничение, което може да се използва повторно. Какво показа тестът за производителност и кога този модел спомага за сигурността на работните процеси в областта на изкуствения интелект.

Прочетете повечеCDRL: когато изкуственият интелект се учи от причината за неуспеха
AI агент NeSyFS в автоматизиран оперативен поток с човешки надзор

NeSyFS: как един AI агент съчетава бързи действия, памет и по-задълбочено планиране

NeSyFS показва как един AI агент съчетава граф на знанията, рефлексия и бавно планиране, за да взема по-сигурни решения в бизнес работните потоци.

Прочетете повечеNeSyFS: как един AI агент съчетава бързи действия, памет и по-задълбочено планиране