Денис Аветисян

Переосмысливая причинность: новый взгляд на обнаружение зависимостей

от

На рисунке демонстрируется, что нормализованные пары Тюбингена сопоставимы с образцами из синтетического набора данных, настроенными посредством оптимизации гиперпараметров, что указывает на эффективность предложенного подхода к генерации данных.

В статье предлагается пересмотреть подходы к обнаружению причинно-следственных связей, сделав акцент на понятии обмениваемости вместо традиционного предположения о независимости и одинаковом распределении.

Квантовый Ускоритель Очередей: Новый Подход к Моделированию Сервисных Систем

от

Исследователи разработали квантовую схему, позволяющую эффективно моделировать очереди с произвольным распределением времени обслуживания и ограниченной ёмкостью буфера.

Код Конфуция: Искусственный интеллекто-инженер в действии

от

Комплекс Конфуция представляет собой унифицированную систему, объединяющую оркестратор для итеративного рассуждения и выполнения действий, долгосрочную память для непрерывного обучения и модульные расширения, обеспечивающие использование инструментов и взаимодействие с внешней средой, что позволяет системе эволюционировать, а не строиться по заранее заданному плану.

Новая разработка демонстрирует, что эффективная разработка программного обеспечения с помощью ИИ зависит не от мощности модели, а от грамотной архитектуры и управления контекстом.

Кластерные графы причинности: новый взгляд на выявление связей

от

Кластерный подход к анализу достоверности значительно превосходит базовый метод по показателю полноты, особенно при общепринятых уровнях значимости $ \alpha \in \{0.05, 0.01\} $, демонстрируя лишь незначительное снижение точности, при этом, увеличение числа кластеров усиливает разрыв в производительности, что указывает на формирование более детализированной базы знаний.

Исследователи предлагают использовать кластерные графы DAG (C-DAGs) для повышения точности и эффективности алгоритмов выявления причинно-следственных связей.

Видеовопросы: новый взгляд на понимание движущихся изображений

от

На примере видеоматериалов из набора VideoMME демонстрируется задача рассуждения на основе действий, требующая понимания последовательности событий и их взаимосвязи для вывода логических заключений.

Исследователи предлагают инновационный подход к ответам на вопросы о видео, используя расширенные инструменты и логику пространственно-временного анализа.

Искусственный интеллект в равновесии: скрытые принципы поведения агентов

от

Новое исследование показывает, что поведение агентов, управляемых большими языковыми моделями, подчиняется принципам, характерным для равновесных систем, открывая путь к более предсказуемому и контролируемому искусственному интеллекту.

Движение как ключ к пониманию: новый подход к обучению роботов

от

В разработанном конвейере HiF-VLA плотные последовательности исторических кадров кодируются в компактные потоки векторов движения, формируя структурированные примитивы, улавливающие временную динамику без избыточности пикселей, после чего визуально-языковая модель интерпретирует задачу и текущие наблюдения для предсказания правдоподобных движений и соответствующих скрытых токенов действий, а финальное слияние этих представлений в едином латентном пространстве обеспечивает согласованность предсказанных действий во времени и их причинно-следственную связь.

Исследователи предлагают инновационный метод, использующий анализ движения для повышения эффективности моделей, управляющих роботами в сложных задачах.