Новости искусственного интеллекта

Проверка больших языковых моделей (LLM) на вопросах, связанных с исследованиями сверхпроводимости, выявила их способность решать сложные научные задачи, но с некоторыми ограничениями. Исследование, представленное в виде препринта arXiv:2405.07259, оценивало …

Стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения

Существует четыре стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде: A/B-тестирование, Canary-развертывание, Interleaved-развертывание и Shadow-тестирование. Все они направлены на снижение рисков, связанных с …

Видеомодели, такие как Sora, демонстрируют удивительные возможности, создавая реалистичные и последовательные видео, соблюдающие базовые физические законы. Однако существует пробел в оценке способности этих моделей рассуждать о происходящем в видео. Могут …

Переход от проектирования запросов к проектированию концепций

Проектирование запросов стало отправной точкой в использовании больших языковых моделей (LLM), где основное внимание уделялось созданию эффективных текстовых запросов для получения желаемых ответов. …

Отчет об инженерном деле агентов предоставляет обзор текущего состояния разработки и внедрения агентов, автоматизированных сущностей, способных воспринимать окружающую среду и предпринимать действия для достижения определенных целей. В отчете рассматриваются различные …

myMNIST: Бенчмарк PETNN, KAN и классических моделей глубокого обучения для распознавания рукописных цифр на бирманском языке

myMNIST — это первый систематический бенчмарк для myMNIST (ранее BHDD), общедоступного набора данных рукописных …

Multiscale Switch для полуконтролируемого и контрастного обучения в сегментации изображений медицинского ультразвука

19 марта 2026 года. Авторы: Simon Takadiyi Gunda, Ziman Chen, Ann Dorothy King, Jing Cai, Jingguo Quand и …

19 марта 2026 года вышло несколько новых исследований в области искусственного интеллекта.

Seasoning Generative Models for a Generalization Aftertaste

Использование дискриминаторов для обучения или тонкой настройки генеративных моделей оказалось довольно …

BVSIMC: Bayesian Variable Selection-Guided Inductive Matrix Completion

BVSIMC (Bayesian Variable Selection-Guided Inductive Matrix Completion) - это новая байесовская модель, разработанная для выбора переменных из дополнительных данных в процессе поиска лекарств. …

Bridging Semantic and Kinematic Conditions with Diffusion-based Discrete Motion Tokenizer

19 марта 2026 года был представлен подход, сочетающий семантические и кинематические условия с использованием диффузионного дискретного токенизатора движения. Исследователи разработали …

GMT: Целенаправленный мультимодальный трансформер для синтеза траекторий объектов в 3D-сценах

GMT – это мультимодальный трансформер, предназначенный для генерации реалистичных и ориентированных на цель траекторий движения объектов в 3D-средах. Модель использует …

Universal Skeleton Understanding via Differentiable Rendering and MLLMs

18 марта 2026 года представлена работа Mengyuan Liu, Ziyi Wang, Peiming Li, Xinshun Wang, Yang Tang и ещё одного автора, посвященная универсальному …