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Tudo sobre Inteligência artificial
O Inteligência SapientUma empresa com sede em Cingapura, desenvolveu um modelo de IA inspirado no cérebro humano, mas 100 vezes mais rápido que o chatgpt.
Chamado o modelo de raciocínio hierárquico (GRH), o sistema atinge alta precisão em respostas usando apenas mil exemplos de treinamento e 27 milhões de parâmetros, muito menos que modelos tradicionais de linguagem grande, estados importantes em Aicerts.
O novo raciocínio é semelhante ao cérebro humano para tomar decisões mais rápidas. No nosso caso, infelizmente, não podemos processar as informações no mesmo ritmo – algumas coisas são analisadas rapidamente, em questão de milésimos, enquanto outras levam mais tempo.
Modelo pensa e raciocínio como uma pessoa
Esse modelo de IA tenta imitar esse processo organizando e combinando informações em vários níveis e velocidades para “pensar” como o nosso. “Os LLMs atuais dependem fortemente da indução da cadeia, uma abordagem que geralmente sofre de decomposição frágil de tarefas, imensas demandas de dados de treinamento e alta latência”, explica a empresa em comunicação.
O sistema criado pela empresa, no entanto, supera essas restrições adotando três princípios fundamentais da computação cortical:
- Processamento hierárquico.
- Separação temporal
- Conectividade recorrente.
A corrente do pensamento permite que os modelos imitem o raciocínio humano, avaliando as probabilidades, e essa é apenas uma solução alternativa.
Guan Wang, fundador e CEO da Sapient Intelligence, em perceber.
Wang explica que o modelo criado pelo Sapient “pensa e raciocínio como pessoa, não apenas calcula as probabilidades para superar os benchmarks”. Com isso, ele deve alcançar e superar a inteligência humana.
Desempenho acima dos modelos atuais de IA
Em um estudo publicado em arxivOs pesquisadores testaram o modelo Sapient. Eles o avaliaram no Arc-AGA, um teste muito difícil usado para medir o quão perto é uma inteligência artificial para se tornar um AG (inteligência artificial geral, ou seja, capaz de pensar amplamente como humano. Os resultados foram muito positivos.
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“O GRH registrou um desempenho de 5% no ARC-AGI2, superando significativamente o Openai O3-Mini-Alto, Deepseek R1 e Claude 3.7 8K, que dependem de tamanhos e extensões de contexto muito maiores”, explicou a empresa.
Na prática, o modelo Sapient pode fazer mais com menos dados, algo útil em áreas que não existem muitas informações disponíveis, mas nas quais é necessário ter alta precisão. Portanto, a empresa já trabalha com instituições de saúde em diagnósticos complexos, como no caso de doenças raras.
Além da medicina, o sistema também pode melhorar as previsões climáticas e ser aplicado à robótica, permitindo que os robôs percebam e reagem em tempo real às mudanças no ambiente. E esses são apenas alguns exemplos de como o “cérebro artificial” do Sapient pode ser usado.