Рассуждая о предпочтениях: новый подход к рекомендациям
Исследователи предлагают систему, использующую возможности больших языковых моделей для понимания интересов пользователей, выходящих за рамки истории просмотров.
Денис Аветисян
Ускорение атак на основе жёстких меток: новый подход к поиску уязвимостей
В статье представлен метод повышения эффективности атак на системы машинного обучения, основанных на жёстких метках, за счёт оптимизации скорости сходимости и снижения числа запросов.
Эмоции без границ: как искусственный интеллект научился понимать чувства
Новый обзор посвящен развитию систем распознавания эмоций, способных анализировать речь, видео и текст, и переходу от ограниченных наборов эмоций к пониманию всего спектра человеческих чувств.
Искусственный репетитор: Насколько близки нейросети к профессиональным педагогам в математике?
Новое исследование показывает, что современные языковые модели демонстрируют качество обучения математике, сопоставимое с уровнем опытных репетиторов, но отличаются в подходах к объяснению материала и стилистике речи.
Эстафета Рассуждений: Где Предел Возможностям Искусственного Интеллекта в Математике?
Новое исследование показывает, что передача процесса решения математических задач между различными моделями искусственного интеллекта возможна, но сильно зависит от их архитектурной совместимости.
Декларативное вещание в распределенных системах: новый взгляд на надежность
В статье представлена методика анализа распределенных алгоритмов с использованием декларативного подхода и трехзначной модальной логики, открывающая возможности для формальной верификации и более глубокого понимания свойств систем.
Оптимизация Рюкзака: Новый Алгоритм с Логарифмической Сложностью
Исследователи разработали усовершенствованный алгоритм динамического программирования для решения задачи о рюкзаке, обеспечивающий высокую точность и эффективность при работе с большими объемами данных.
Рекомендации нового поколения: как нейросети понимают ваши желания
Новая система MMSRARec использует возможности больших языковых моделей для анализа данных о товарах и истории покупок, чтобы предлагать более точные и персонализированные рекомендации.
Рассуждения машин: как восполнить невидимое
Новая система, основанная на взаимодействии искусственных агентов, позволяет компьютерам более осмысленно достраивать неполные изображения, приближая их к человеческому восприятию.
Насколько важна полнота при оценке поиска?
Новое исследование ставит под сомнение общепринятые метрики оценки качества поиска и предлагает альтернативный подход.