Денис Аветисян

Искусственный интеллект, действующий самостоятельно: новые горизонты и препятствия

от

В основе агентивной системы искусственного интеллекта лежит непрерывный цикл взаимодействия, где среда и инструменты обеспечивают возможности исполнения, восприятие обрабатывает исходные данные, логическое ядро на основе большой языковой модели осуществляет рассуждения и планирование, память обеспечивает сохранение контекста, а модуль действий реализует разработанные планы, формируя замкнутый контур обмена информацией и управления.

Статья посвящена эволюции больших языковых моделей в сторону автономных агентов, способных к планированию, использованию инструментов и рассуждениям.

Самообучающиеся модели для исследований горения: новый подход

от

Архитектура агента FlamePilot объединяет логические выводы большой языковой модели, исполнение задач посредством инструментов и динамическое понимание предметной области для автоматизации рабочих процессов вычислительной гидродинамики.

В статье представлен агент FlamePilot, использующий возможности больших языковых моделей для автоматизации и повышения эффективности моделирования процессов горения.

Восстановление 3D-моделей человека по нескольким изображениям: новый подход с использованием диффузионных моделей

от

Для восстановления трехмерной модели человека из нескольких изображений разработан конвейер, который сначала генерирует промежуточные представления [latex]\mathbf{P}_{v}[/latex] для каждого вида, затем использует информацию о руках для уточнения модели, а на заключительном этапе применяет стохастический вывод с агрегацией предсказаний и вычислением весовой карты [latex]\mathbf{W}_{v}[/latex] для обеспечения точной и надежной реконструкции.

Исследователи предлагают инновационный метод, позволяющий создавать точные 3D-модели человека на основе анализа нескольких фотографий, используя возможности генеративных диффузионных моделей.

Генетический код в машинном обучении: новый взгляд на понимание клеток

от

Исследователи представили инновационную архитектуру искусственного интеллекта, интегрирующую геномные, транскриптомные и протеомные данные для более глубокого понимания клеточных процессов.

Визуальная генерация по запросу: Новый подход к обучению моделей

от

Количество токенов запроса, варьирующееся во времени при генерации VAR, демонстрирует значительные колебания, что приводит к непостоянству сходства задач и потенциальным конфликтам стратегий в процессе RL-оптимизации.

Исследователи разработали усовершенствованную систему обучения моделей генерации изображений по текстовому описанию, решающую проблему конфликтов между последовательными шагами генерации.

Машинное обучение и тайны модулярности

от

Отбор Бертрана I позволяет исследовать пространство решений, выявляя оптимальные стратегии для нахождения равновесия в сложных системах, где каждый шаг - это попытка укротить неустойчивость.

Новая работа демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения могут овладеть искусством упрощения сложных математических выражений, открывая новые возможности для исследований в теории конформного поля.