Денис Аветисян

В эпоху стремительного развития больших языковых моделей, их способность к сложному рассуждению сталкивается с серьезным препятствием: по мере увеличения длины последовательности, эффективность моделей неуклонно снижается. В исследовании ‘Stabilizing MoE Reinforcement Learning by Aligning Training and Inference Routers’, авторы бросают вызов устоявшемуся мнению о неизбежности этой проблемы, указывая на расхождение между процессами обучения и вывода в моделях с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) как на ключевой источник нестабильности. Если даже самые передовые модели не могут стабильно применять свои знания к более сложным задачам, не станет ли это фундаментальным ограничением в их развитии, и возможно ли действительно обеспечить согласованность между тем, как модель учится и как она использует полученные знания?

В эпоху, когда системы искусственного интеллекта стремятся к непрерывному обучению, возникает парадоксальное противоречие: как сохранить целостность знаний о прошлом, не поддаваясь соблазну новых, но потенциально искажающих восприятие, данных? В исследовании «Taming Modality Entanglement in Continual Audio-Visual Segmentation«, авторы бросают вызов устоявшимся представлениям, указывая на то, что при последовательном обучении аудио-визуальной сегментации, неявная «путаница» между звуком и изображением может привести к катастрофическому забыванию ранее изученных классов и ошибочной интерпретации текущих. В конечном итоге, неспособность эффективно справляться с этой «путаницей» ставит под вопрос саму возможность создания интеллектуальных систем, способных к долгосрочному обучению и адаптации к постоянно меняющемуся миру. Но возможно ли действительно «приручить» эту модальную неразбериху и построить систему, способную одновременно учиться и помнить, не жертвуя точностью и надежностью?

Автор: Денис Аветисян Все давно устали от бесконечных обещаний искусственного интеллекта, способного революционизировать науку, но на деле лишь застревающего в поверхностных задачах и неспособного к настоящему исследованию. Однако, когда кажется, что все уже измерено и оценено, появляется AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite, предлагающий принципиально новый подход к оценке агентов … Читать далее

Временные системы, как и любые другие, неминуемо стареют, и вопрос лишь в том, насколько достойно они это делают. В исследовании ‘AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite’, авторы сталкиваются с парадоксом: современный разговорный искусственный интеллект, несмотря на кажущуюся многословность, часто демонстрирует поверхностное понимание, неспособное к сложному рассуждению и, что особенно важно, к адекватному распознаванию эмоций. Если подлинный интеллект проявляется в способности не просто реагировать на сигналы, а понимать их контекст и внутреннюю логику, то не является ли нынешнее состояние ИИ лишь иллюзией разумности, временным искажением на кривой его развития? И можем ли мы, создавая системы, способные к эмпатии, избежать участи повторения собственных ошибок, запечатленных в техническом долге прошлого?

Все мы устали от бесконечной гонки за реалистичной генерацией видео, где каждый новый метод требует тонкой настройки под конкретный стиль или контекст. Но что если вместо того, чтобы мучительно пытаться заставить модель понять пиксельные условия, просто показать ей, что мы хотим, как пример? И вот, когда казалось, что все уже известно, появляется “Video-As-Prompt: Unified Semantic Control for Video Generation”, предлагающая использовать референсные видео как прямые подсказки, но не является ли это просто элегантным способом переложить проблему интерпретации семантики на плечи тех, кто эти референсные видео изначально и создал?

В эпоху стремительного развития фундаментальных моделей, когда задача интеграции знаний из различных источников становится всё более актуальной, возникает фундаментальное противоречие: как эффективно объединить специализированные навыки, избежав при этом катастрофической забывчивости и неэффективности? В “Model Merging with Functional Dual Anchors”, авторы смело заявляют о необходимости принципиально нового подхода к объединению моделей, отказываясь от традиционного манипулирования параметрами в пользу более тонкого представления знаний. Но достаточно ли этого отказа от привычных методов, чтобы преодолеть неизбежные конфликты между различными задачами и создать действительно универсальную систему, способную к гибкому и эффективному обучению без потери ценных навыков?

Долгое время информационный поиск оставался заложником устаревших метрик, разработанных для человеческого восприятия, неспособных отразить тонкости взаимодействия больших языковых моделей с извлекаемыми данными – словно пытались измерить скорость ветра линейкой. Новая работа, представленная в ‘Redefining Retrieval Evaluation in the Era of LLMs’, предлагает кардинально иной взгляд на оценку релевантности, переходя от бинарного суждения к непрерывной оценке полезности и учета отвлекающего эффекта нерелевантной информации. И теперь, когда мы начинаем понимать, что истинная ценность поиска заключается не в простом нахождении ответов, а в формировании целостного знания, способного вдохновить новые открытия, не является ли переосмысление самой сути оценки поисковых систем ключом к созданию по-настоящему разумных систем, способных не просто отвечать на вопросы, а предвидеть их?

Долгое время создание убедительных и бесконечно расширяемых трехмерных миров оставалось непосильной задачей, сталкивающейся с трудностями в обеспечении как глобальной согласованности, так и детализации на уровне отдельных объектов – ограничением, препятствующим созданию действительно иммерсивных виртуальных сред. Прорыв, представленный в ‘WorldGrow: Generating Infinite 3D World’, заключается в новаторском подходе, объединяющем мощь предварительно обученных 3D-моделей с контекстно-зависимой генерацией блоков, позволяя создавать не только визуально правдоподобные, но и бесконечно масштабируемые виртуальные пространства. Но сможет ли эта технология, позволяющая создавать бескрайние цифровые миры, открыть путь к новым формам обучения, творчества и даже понимания самой реальности?

В эпоху стремительного развития больших языковых моделей, все чаще возникающий вопрос заключается в том, насколько эффективны эти системы в решении действительно сложных, многоступенчатых задач, требующих не просто распознавания паттернов, а глубокого, логического рассуждения. В ‘DeepAgent: A General Reasoning Agent with Scalable Toolsets’, авторы решаются задаться вопросом: достаточно ли просто увеличивать размер модели, или принципиально необходим иной подход, позволяющий агенту не только оперировать знаниями, но и динамически адаптироваться к новым условиям, самостоятельно находить и использовать инструменты для достижения цели? Ведь без способности к автономному исследованию и эффективному применению инструментов, даже самые мощные модели рискуют остаться запертыми в пределах своих параметрических знаний, неспособными справиться с постоянно меняющимися вызовами реального мира. Не является ли истинная сила интеллекта не в объеме хранимой информации, а в умении находить и применять нужные инструменты для решения возникающих проблем?