Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: La dirección de activación ofrece un enfoque prometedor para el control del comportamiento de los LLM. Nos centramos en la cuestión de cómo varía la eficacia de la dirección entre diferentes tipos de comportamiento y si la naturaleza de las conductas objetivo puede predecir el éxito de la dirección.

Resumen: A medida que se desarrollan contenidos generados por IA (AIGC), los modelos de lenguajes grandes (LLM) multimodales luchan por identificar las entradas visuales generadas a partir de las reales.

Resumen:La inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos están transformando la investigación química; sin embargo, pocos cursos formales están diseñados para químicos sintéticos y experimentales, quienes a menudo enfrentan fuertes barreras de entrada debido a la experiencia limitada en codificación y la falta de ejemplos específicos de química.