Денис Аветисян

Восстановление формы объекта по рассеянным волнам: новый подход с использованием нейросетей

от

Электромагнитное рассеяние исследуется на примере двусвязного магнитодиэлектрического цилиндра, демонстрируя трёхмерную структуру и поперечное сечение для анализа распределения поля.

В статье представлен инновационный метод реконструкции формы и свойств электромагнитных препятствий по данным рассеянного поля, основанный на глубоком обучении.

Диалоги, ведущие к цели: обучение языковых моделей для многоходовых бесед

от

Итеративное применение алгоритма PPO позволяет трансформировать обучение с многооборотной обратной связью от человека (RLHF) в однооборотное, посредством последовательного вычисления оценок $Q^{\pi}$ на основе траекторий и использования их в качестве вознаграждения для однооборотного PPO, эффективно

Новый подход позволяет направлять языковые модели на достижение конкретных результатов в многоходовых диалогах, делая их более эффективными в задачах, требующих последовательного взаимодействия.

Квантовый скачок в мышлении: от моделирования к реальности

от

Квантовый скачок в мышлении: от моделирования к реальности Парадоксально, но многие компании уже сейчас используют принципы квантового мышления, не имея доступа к квантовым компьютерам. Это как пытаться построить ракету, понимая физику полета, но используя пока только макеты. Представьте себе запутанный клубок ниток. Традиционные методы анализа пытаются распутать каждую нить по отдельности, в то время как … Читать далее

Визуальный интеллект без потерь: новая эра мультимодальных моделей

от

Модели ViT-UHD и LLaVA-UHD v3 демонстрируют превосходный баланс между эффективностью и производительностью: ViT-UHD превосходит современные визуальные энкодеры по средним показателям на шести эталонных тестах, включая MMBench и AI2D, при этом снижая задержку на 2,4 раза по сравнению с MoonViT, а LLaVA-UHD v3 достигает сопоставимой производительности с передовыми многомодальными моделями, такими как Qwen2-VL, на пятнадцати разнообразных тестах, обеспечивая при этом 1,9-кратное повышение эффективности.

Исследователи представили LLaVA-UHD v3 — модель, способную эффективно обрабатывать изображения в полном разрешении, открывая новые возможности для взаимодействия человека и машины.

Специалисты в команде: новый подход к анализу данных дистанционного зондирования

от

Архитектура EoS-FM адаптирует входные данные к различным форматам посредством дублирования и отбора каналов, извлекая максимальное количество карт признаков, после чего подмножество из $k$ кодировщиков, производящих по $n$ карт признаков, объединяется в $n$ объединенных карт, которые затем передаются декодеру.

Исследователи предлагают модульную архитектуру, объединяющую специализированные модели для эффективного извлечения признаков из изображений дистанционного зондирования.

Иерархии знаний под контролем ИИ: новый подход к точности представлений

от

Подход к реструктуризации иерархий, управляемый языковой моделью на основе запросов, позволяет динамически адаптировать структуру данных, используя возможности $LLM$ для оптимизации и повышения эффективности.

Исследователи показали, что использование больших языковых моделей для оптимизации структуры иерархий знаний значительно повышает качество гиперболических векторных представлений.

Восстановление и Разложение: Новое Применение Генеративных Моделей

от

В рамках исследования предложен новый подход к разложению изображения, использующий контекст «изображение-маска», отличающийся от стандартного, применяемого в диффузионных моделях восстановления, и представленный в виде набора $c^{f}\_{I-M}, c^{b}\_{I-M}$, что позволяет более эффективно декомпозировать изображение.

Исследователи предлагают эффективный метод разложения изображений на слои, основанный на переиспользовании моделей, изначально предназначенных для восстановления поврежденных участков.

За гранью ожиданий: Стабильность случайных итеративных методов

от

Наблюдения за 500 независимыми испытаниями алгоритма RK демонстрируют, что эмпирическое среднее отклонение (обозначено пунктирной белой линией) надёжно ограничено сверху (сплошной чёрной линией), а 75% и 95% доверительные интервалы, вычисленные на основе неравенства Чебышёва и теоремы 1.2, в сочетании с формулой (4), подтверждают стабильность и предсказуемость поведения алгоритма.

Новое исследование углубляет понимание поведения случайных итеративных алгоритмов при решении линейных систем и задач на выполнимость, выходя за рамки стандартного анализа по математическому ожиданию.