Vadošā AAAI2025 runas kopsavilkums: darba ekonomika un telpiskās informācijas analīze

Pētījumi par mākslīgo intelektu un tā pielietojumu

Yasmine Boudiaf & LOTI / Datu apstrāde / Licencēts ar CC-BY 4.0

39. AAAI konference par mākslīgo intelektu notika Filadelfijā no 2025. gada 25. februāra līdz 4. martam. Programmā bija ieskaitītas astoņas ielūgto pārstāvju prezentācijas. Šajā rakstā apskatīsim divas no tām:

• Karjeras pāreju prognozēšana un algu disparitātes novērtēšana, izmantojot pamata modeļus
• Vai lielie valodu modeļi spēj saprast telpisko informāciju?

Karjeras pāreju prognozēšana un algu disparitātes novērtēšana, izmantojot pamata modeļus

Sūzena Atija

Sūzena strādā datorzinātņu un ekonomikas krustpunktā. Viņas pētījumi ir vērsti uz karjeras pāreju modelēšanu, izmantojot transformatoru modeļus. Savā prezentācijā viņa izklāstīja pētījumus par dzimumu algu atšķirībām un darba tirgus datu analīzi.

Viņas komanda izstrādāja divus modeļus: CAREER (pamatojoties uz CV datiem) un LABOR-LLM (izmantojot lielos valodu modeļus). Pēc Sūzenas vārdiem, LABOR-LLM, kas tika fine-tunēts, sniedza precīzākus rezultātus nekā iepriekš izstrādātais modelis.

Sūzenas prezentācijas ekrānuzņēmums ar apskatītajiem pētījumiem.

Vai lielie valodu modeļi spēj saprast telpisko informāciju?

Entonijs Kouns

Entonijs ilgus gadus ir pētījis telpisko informāciju un pēdējā laikā pievērsies lielo valodu modeļu spējai apstrādāt šāda veida datus. Viņš uzsvēra, ka, lai gan modeļi labi tiek galā ar vienkāršiem jautājumiem, sarežģītākos telpiskās loģikas uzdevumos to precizitāte ievērojami samazinās.

Valodu modeļa kļūdains atbildes fragments uz telpisko jautājumu.

Entonijs arī parādīja dažus daudzveidīgo modeļu radītus attēlus, kuros bija ievērojamas kļūdas, piemēram, nepareizi apzīmētas valstis kartēs. Viņš secināja, ka telpiskā sapratne ir būtiska veselā saprāta veidošanai un jautāja, vai to var sasniegt bez fiziskas iemiesošanas un simboliskās loģikas izmantošanas.

Plašāku informāciju par AAAI 2025 konferenci var atrast mūsu vietnē.

https://aihub.org/2025/04/07/aaai2025-invited-talk-round-up-1-labour-economics-and-reasoning-about-spatial-information/