Что делает задачу интересной? Искусственный интеллект и человеческое восприятие математических головоломок

В данном исследовании проводится сравнение между суждениями моделей и людей относительно ценности математических задач, выходящее за рамки простого решения проблем и затрагивающее сам процесс выбора задач для решения, что позволяет выявить различия в подходах к определению значимости и факторах, влияющих на эти суждения.

Новое исследование сравнивает способность больших языковых моделей и людей оценивать увлекательность математических задач, выявляя как сходства, так и различия в их восприятии.

Мода и Кванты: Как Предсказать Цветовые Тренды с Помощью Квантовых Цепей

Новое исследование демонстрирует, как неглубокие квантовые схемы могут точно моделировать динамику цветовых переходов в онлайн-торговле одеждой, повышая точность рекомендаций.

Диалоги будущего: как искусственный интеллект учится говорить лучше

В предлагаемой системе улучшения ответов, в отличие от одноагентного подхода, где все аспекты корректировки обрабатываются одним агентом и могут приводить к неоптимальным результатам, используется многоагентная архитектура, позволяющая различным агентам, специализирующимся на конкретных аспектах, совместно совершенствовать ответы, планируя последовательность действий для достижения более точного соответствия как профилю пользователя, так и фактическим данным.

В статье представлена MARA – многоагентная система с адаптивным планировщиком, динамически выбирающим последовательность агентов для улучшения качества ответов, обеспечивая лучшую согласованность с личностью, фактическую точность и связность по сравнению с существующими методами.

Арабский язык и мультимодальные данные: новый подход к созданию корпусов

Разработка эффективного конвейера для автоматизированного создания структурированных мультимодальных корпусов арабского языка из данных сети.