Денис Аветисян

Визуальные модели и язык: как научить компьютер понимать новые комбинации понятий

от

Метод, вдохновлённый принципами работы человеческого глаза, позволяет извлекать разделенные латентные представления объектов из изображений, предсказывать значения отдельных измерений этих представлений для каждого слова в описании с учётом степени уверенности предсказания - чем выше уверенность (обозначена сплошной стрелкой), тем сильнее влияние измерения на финальный результат, а неопределённые измерения (пунктирной стрелкой) оказывают меньшее воздействие, обеспечивая обобщение на невидимые комбинации объектов, такие как синяя сфера.

Новый подход к обучению моделей, связывающих изображения и текст, позволяет им лучше обобщать знания и понимать ранее не встречавшиеся сочетания объектов и атрибутов.

Оптимизация вознаграждений и предпочтений: новый подход к обучению с подкреплением

от

Исследование предлагает инновационные алгоритмы и теоретические основы для обучения с подкреплением, учитывающие ограничения и предпочтения пользователя.

Диалог с движением: новый подход к генерации анимации по тексту

от

Исследователи предлагают инновационную систему, которая улучшает качество и соответствие генерируемых движений текстовым описаниям за счет постоянного взаимодействия и доработки.

Интеллект в схемах: Искусственный интеллект решает задачи электротехники

от

Предлагаемая методика решения задач в области схемотехники опирается на комплексную структуру, позволяющую эффективно анализировать и оптимизировать электрические цепи.

Новое исследование демонстрирует, как большие языковые модели способны решать задачи анализа электрических цепей, открывая перспективы для автоматизации инженерного образования.

Квантовый скачок SAS: от услуг к исследованиям

от

Квантовый скачок SAS: от услуг к исследованиям Парадоксально, но иногда самые интересные открытия происходят не в стерильных лабораториях, а в процессе решения вполне практических задач. Именно так, похоже, и произошло с SAS, компанией, известной своими аналитическими решениями, которая теперь активно исследует возможности квантовых вычислений. Представьте себе оркестр. Классические компьютеры – это отдельные инструменты, каждый со … Читать далее

АгроИнтеллект: Голос, Зрение и Текст на Службе Сельского Хозяйства

от

AgriGPT-Omni обучается посредством трехэтапного процесса, включающего предварительное обучение с использованием $2.2$ миллиардов текстовых токенов, обучение с подкреплением на основе $2.5$ тысяч аудио-вопросов и ответов, а также мультиязычную обработку данных, охватывающую шесть языков и включающую $600$ тысяч пар «изображение-текст» и $342$ тысячи пар «аудио-текст», что позволяет создать единую модель для аграрных задач.

Новая система объединяет возможности искусственного интеллекта для анализа изображений, речи и текста, открывая новые перспективы для автоматизации и повышения эффективности в аграрном секторе.

Геометрия вычислений: Новый подход к численному моделированию

от

Наблюдается сравнение энергозатрат на итерацию для методов MDRGM, обратной итерации и GFDN, демонстрирующее различия в эффективности сходимости каждого из них.

В статье представлен инновационный метод дискретизации дифференциальных уравнений в частных производных, основанный на использовании метрических свойств пространства вычислений.

Распознавая подлог: Новый подход к выявлению замаскированного плагиата

от

Система SRAP функционирует на основе двойного потока: один - анализирует статистические аномалии в последовательностях токенов с помощью SciBERT, а другой - извлекает контекст из исходных научных текстов посредством SBERT и FAISS, после чего семантический движок восстанавливает оригинальную научную терминологию, объединяя эти потоки данных.

Исследователи предлагают систему, способную обнаруживать и восстанавливать намеренно искаженные фрагменты текста, используемые для сокрытия плагиата в научной литературе.