Денис Аветисян

Визуальный интеллект: как машины учатся на ошибках

от

Многомодальная семантическая память обеспечивает прогрессивное обучение, позволяя модели последовательно уточнять как логическую память для применения соответствующих теорем при решении задач, так и визуальную память для избежания перцептивных ловушек, тем самым интегрируя понимание <i>где искать</i> с пониманием <i>как рассуждать</i>.

Новая архитектура ViLoMem позволяет многомодальным моделям эффективно отделять и анализировать визуальные и логические ошибки, повышая точность выполнения задач, требующих восприятия и рассуждений.

Эволюция интеллекта: как меняются алгоритмы в машинном обучении

от

Прогресс в масштабируемых алгоритмических моделях, определенных как EpochAIModels2025, в значительной степени обусловлен переходом от архитектуры LSTM к Transformer, что демонстрирует существенное изменение в зависимости от масштаба системы.

Новое исследование показывает, что основной прогресс в развитии языковых моделей обусловлен не постепенными улучшениями, а фундаментальными изменениями в архитектуре и масштабированием данных.

Видеогенерация: новый подход к оценке качества

от

Предлагается двухэтапный процесс обучения, в котором модель оценки вознаграждения, ориентированная на процесс ($PAVRM$), сначала обучается предсказывать вознаграждение из зашумленных латентных представлений, а затем, посредством обучения с подкреплением в латентном пространстве в случайно выбранные моменты времени, оптимизируется модель генерации видео ($VGM$), что позволяет достичь согласованной генерации видео с учетом заданного процесса.

Исследователи предлагают инновационный метод оценки качества сгенерированных видео, использующий возможности моделей генерации как основу для формирования вознаграждения.

Интеллектуальный анализ данных о 2D-материалах: возможности языковых моделей

от

Новый подход позволяет автоматически извлекать и структурировать информацию о 2D-материалах из научных публикаций, значительно ускоряя процесс открытия новых материалов.

Замедление времени: новые горизонты квантического контроля

от

На логарифмической шкале ошибка последовательности Зено, основанной на UDD, демонстрирует линейную зависимость со склоном, приблизительно равным $k+1$, что подтверждает предсказанное масштабирование в режиме слабого взаимодействия, при этом для малых $\Delta t$ доминирующим фактором становится поправка порядка $\mathcal{O}(J^{2}\beta\Delta t^{3})$, указывающая на масштабирование как $\Delta t^{3}$.

В статье представлена разработка усовершенствованных квантовых последовательностей, позволяющих более эффективно управлять квантовыми системами и снижать потребность в ресурсах.

Квантовая сеть из обычного кабеля: Неужели это возможно?

от

Квантовая сеть из обычного кабеля: Неужели это возможно? Знаете, всегда забавно, когда самые сложные вещи оказываются построенными на самых простых. Как будто природа насмехается над нашей склонностью к усложнению. Вот и тут: квантовая сеть, связывающая несколько узлов, построена… из обычного оптического кабеля! Это как построить космический корабль из консервных банок. Представьте себе запутанные нити, связывающие … Читать далее

Многоликий Судья: Проверка Искусственного Интеллекта на Способность к Комплексным Оценкам

от

Набор разнообразных мультимодальных запросов, представленный в Multi-Crit, охватывает широкий спектр областей оценки, используемых для работы с большими мультимодальными моделями, и демонстрирует возможности их проверки на соответствие заданным критериям.

Новый бенчмарк Multi-Crit позволяет оценить, насколько хорошо мультимодальные модели искусственного интеллекта справляются с одновременным учетом множества критериев при оценке контента.

Wi-Fi будущего: Искусственный интеллект берет управление в свои руки

от

Агентный рабочий процесс и протокол координации позволяют нескольким агентам взаимодействовать, предсказуемо распределяя задачи и координируя действия для достижения общей цели.

Новый подход к координации точек доступа Wi-Fi использует возможности искусственного интеллекта и больших языковых моделей для значительного повышения производительности сети.

Разгадывая сложные задачи: SAT и возможности Ising-машин

от

Ограничение разветвления переменных в задаче семипростого факторизации восьмибитным числом демонстрирует существенное влияние на эффективность алгоритма, позволяя оптимизировать процесс и достичь более высоких результатов.

Новый подход к предварительной обработке и декомпозиции позволяет Ising-машинам эффективнее решать структурированные задачи SAT, в частности, задачу разложения на полупростые числа.