Codex Security, robopocket, kraus constrained sequence learning & nailia

Codex Security

Codex Security — это AI-агент для анализа безопасности приложений, который анализирует контекст проекта для обнаружения, проверки и исправления сложных уязвимостей с большей уверенностью и меньшим количеством ложных срабатываний.

RoboPocket

RoboPocket позволяет мгновенно улучшать политики роботов с помощью телефона. Система использует Remote Inference для визуализации предсказанной траектории посредством дополненной реальности (AR) Visual Foresight, позволяя пользователям проактивно выявлять потенциальные сбои и фокусировать сбор данных на слабых местах политики без использования физического робота. Асинхронный онлайн-обучающий конвейер непрерывно обновляет политику с поступающими данными. Эксперименты показали, что RoboPocket в два раза эффективнее стратегий офлайн-масштабирования. Проектная страница и видео доступны по ссылке: https://robo-pocket.github.io. Ресурсы доступны на Hugging Face и в виде PDF: https://huggingface.co, https://arxiv.org.

Kraus Constrained Sequence Learning

Предложен метод Kraus Constrained Sequence Learning для квантраекторий, полученных при непрерывных измерениях. Он использует слой Kraus-структуры, который преобразует скрытое представление последовательности в полностью положительную и сохраняющую след (CPTP) квантовую операцию. Kraus-LSTM показал лучшие результаты, улучшив качество оценки состояния на 7% по сравнению с неконтролируемым аналогом. Ресурсы доступны на Hugging Face и в виде PDF: https://huggingface.co, https://arxiv.org.

NaiLIA

NaiLIA — это метод извлечения изображений дизайна ногтей на основе плотных описаний намерений и цветовых запросов. Он решает проблему извлечения изображений дизайна ногтей, когда описание включает в себя элементы, визуальные характеристики, темы и общие впечатления. NaiLIA использует расслабленный механизм потерь, основанный на оценках достоверности для немаркированных изображений. Для оценки NaiLIA был создан эталон, состоящий из 10 625 изображений, аннотированных более чем 200 аннотаторами. Эксперименты показали, что NaiLIA превосходит стандартные методы. Ресурсы доступны на Hugging Face и в виде PDF: https://huggingface.co, https://arxiv.org.