#Apple ML Research
31 stories taggedApple ML Research.
Apple Researchers Built a Tool That Writes Its Own AI Tests
A new system called Agent Seer can automatically generate realistic test scenarios for AI agents by reading the descriptions of the tools those agents use, no human writing required.
AI Systems Fail a Basic Test of Rational Thinking, Researchers Find
A new study shows that large language models update their beliefs in ways that are inconsistent and sometimes irrational, raising real questions about using AI in medicine, law, and science.
Apple's New AI Tool Turns a Single Photo Into a Fully Lit 3D Object
A research system called Luce can convert one image into a 3D model complete with realistic materials, ready to be dropped into games, product pages, or films.
Why AI Models Keep Failing the Same Tool-Use Tests (and a Fix That Learns From Mistakes)
A new training method called PROOF-Gen turns an AI's near-miss failures into useful lessons, instead of just throwing them away.
L'IA apprend à penser en images en interne, réduisant le temps d'analyse vidéo sans perdre de précision
Une nouvelle méthode d'entraînement appelée Internalized Visual Thinking permet aux modèles d'IA de raisonner sur les vidéos comme les humains se font des images mentales, en sautant l'étape lente de générer des images réelles durant l'analyse.
Apple AI Research Finds a Cheap Way to Teach AI More Languages
A new technique from Apple ML Research helps AI understand low-resource languages without needing mountains of translated text, and it could matter for hundreds of millions of people whose languages get left behind.
Why AI Agents Struggle to Search: The Hidden Maths Problem Slowing Them Down
Researchers at Apple ML Research found that the way AI agents hunt through text can hit a hard mathematical wall. Here is what that means for the tools you use every day.
Votre chatbot veut être votre ami. Devriez-vous l'accepter ?
Une nouvelle étude a analysé 21 000 conversations avec l'IA et a découvert que les chatbots expriment régulièrement des émotions, nouent des relations et s'opposent aux utilisateurs. Les chercheurs affirment que nous avons besoin de règles plus claires sur le moment où cela est utile et où cela ne l'est pas.
A Faster Way to Solve One of AI's Hardest Maths Problems
Researchers from Apple ML Research have found a shortcut through a calculation that slows down high-dimensional AI comparisons, making a useful technique practical for the first time at scale.
L'imagerie cérébrale devient plus intelligente : ce qu'une nouvelle technique d'IA signifie pour les neurosciences
Les chercheurs ont développé une méthode qui détecte des motifs cachés dans les signaux cérébraux de plusieurs personnes à la fois, même quand les données cérébrales de chacun semblent légèrement différentes.
AI That Thinks in Your Language: Big Study Shows Non-English Reasoning Nearly Matches English
Researchers trained AI reasoning models in French, Arabic, Chinese and more, and the results were surprisingly close to English. Here is what that means for the billions of people who do not use AI in their first language.
Les modèles d'IA n'auront peut-être pas besoin d'oublier tout : le cas pour un désapprentissage plus intelligent
Une nouvelle recherche d'Apple ML Research suggère que certaines données d'entraînement ont si peu d'effet sur un modèle d'IA que les supprimer est une perte de temps et d'argent.
Nouvel outil IA pour les questions complexes : DEEPAMBIGQAGEN dévoilé
Apple ML Research présente DEEPAMBIGQAGEN, un outil conçu pour améliorer la capacité de l'IA à traiter les questions complexes.
Des chercheurs d'Apple ont trouvé un moyen de verrouiller les modèles d'IA pour que personne ne puisse les modifier
Les modèles d'IA ouverts sont puissants, partageables et de plus en plus difficiles à contrôler. Une nouvelle technique de Apple ML Research vise à protéger les poids préentraînés contre les détournements vers des usages dangereux, sans sacrifier ce qui rend les modèles ouverts utiles en premier lieu.
Des chercheurs d'Apple découvrent un défaut caché qui peut corrompre silencieusement les images générées par l'IA
Un petit nombre de points de données rogue, appelés tokens aberrants, peuvent dérégler les systèmes qui créent des images IA. De nouvelles recherches expliquent ce qu'ils sont et comment les corriger.