Binance Square
LIVE
LIVE
SingularityNET
--1k views
Переглянути оригінал
Яким ви бачите майбутнє @ASI_Alliance? Ми зберігаємо цей пост, щоб повернутися до нього наступного року!#ASIalliance#DecentralizedAI

Яким ви бачите майбутнє @ASI_Alliance? Ми зберігаємо цей пост, щоб повернутися до нього наступного року!#ASIalliance#DecentralizedAI

Відмова від відповідальності: контент містить думки третіх сторін. І не є фінансовою порадою. Він може містити спонсорований контент. Перегляньте Правила та умови.
0
Відповіді 4
Дізнавайтеся останні новини у сфері криптовалют
⚡️ Долучайтеся до гарячих дискусій на тему криптовалют
💬 Спілкуйтеся з улюбленими авторами
👍 Насолоджуйтеся контентом, який вас цікавить
Електронна пошта / номер телефону
Релевантний автор
LIVE
@singularitynet

Перегляньте більше від автора

--
Join us this Tuesday, May 7th, 2024, at 5 pm UTC for the first session of a special two-part SingularityNET's Technical Tuesdays mini-series dedicated to the latest advancements in the development of a unified experiential learning component for OpenCog Hyperon, our framework for #AGI at the human level and beyond. Session 1 - The implementation of NARS (Non-Axiomatic Reasoning System) in OpenCog Hyperon’s MeTTa language cognitive computations; - Integrating the AIRIS (Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism) causality-based learning AI into Hyperon. Session 2 - Recreating experiential learning in Hyperon using ROCCA (Rational OpenCog Controlled Agent); - Porting fundamental components ROCCA requires from OpenCog classic to Hyperon, including forward and backward chaining, PLN (Probabilistic Logic Networks), and pattern mining. These advancements are part of our ongoing initiative to consolidate the strengths of several systems —ROCCA, NARS, OpenPsi, and AIRIS— to create a unified experiential learning component for Hyperon. This approach will allow AI models to: - Develop a goal-independent understanding of their environment through causal knowledge gained from planned and spontaneous interactions; - Explore their environment with increased efficiency using a curiosity model that prioritizes situations with high uncertainty, challenging their existing causal knowledge. Our preliminary findings indicate that this approach surpasses common Reinforcement Learning techniques in terms of data efficiency by orders of magnitude. To learn more, set your reminder for the livestream now on your preferred platform: - YouTube: https://youtube.com/live/P5VTM3dcn6A - LinkedIn: https://www.linkedin.com/events/beyondreinforcementlearning-how7192236486073757696/theater/ - X: @SingularityNET
--

Популярні статті

Більше
Карта сторінки
Cookie Preferences
Правила та умови користування платформою