Денис Аветисян

В эпоху стремительного развития автономных систем и трехмерного моделирования окружающей среды, обработка данных, получаемых от вращающихся LiDAR-сенсоров, сталкивается с фундаментальным противоречием: огромный объем генерируемых точек требует эффективной обработки, но традиционные методы проецирования неизбежно вносят искажения и потерю информации. В своей работе ‘ALICE-LRI: A General Method for Lossless Range Image Generation for Spinning LiDAR Sensors without Calibration Metadata’, авторы решаются задать вопрос: возможно ли вообще добиться абсолютно точного представления трехмерной сцены в двумерном изображении, не полагаясь на калибровочные данные сенсора, и какие компромиссы необходимо будет сделать для сохранения полной геометрической целостности в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и постоянно меняющейся окружающей среды?

Все давно устали от того, что генерация видео по тексту часто даёт размытые образы и неспособность удержать сложные сцены в единой, логичной последовательности. Но вот, когда кажется, что все возможности исчерпаны, появляется “RAPO++: Cross-Stage Prompt Optimization for Text-to-Video Generation via Data Alignment and Test-Time Scaling” – подход, который не просто «подправляет» запрос, а переосмысливает его, выстраивая многоступенчатую систему оптимизации, основанную на данных и масштабировании в процессе генерации. И возникает вопрос: действительно ли, учитывая сложность и непоследовательность данных, на которых обучаются эти системы, можно надеяться на создание полностью осмысленной и последовательной видео-реальности, или мы просто учимся всё более искусно маскировать её внутреннюю хаотичность?

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к обработке длинных контекстов, однако эта возможность неизбежно сталкивается с фундаментальным ограничением: квадратичной сложностью механизма самовнимания. В то время как исследователи активно ищут способы обхода этого препятствия, от замены стандартного внимания до использования альтернативных архитектур, сохраняется тонкий компромисс между вычислительной эффективностью и сохранением критически важных зависимостей в длинных последовательностях. В работе ‘Sparser Block-Sparse Attention via Token Permutation’, авторы осмеливаются задаться вопросом: а возможно ли, манипулируя порядком токенов, добиться более разреженного внимания без потери способности модели улавливать тонкие, но значимые связи, определяющие её понимание длинного контекста?

В эпоху стремительного развития больших языковых моделей, их способность к сложному рассуждению сталкивается с серьезным препятствием: по мере увеличения длины последовательности, эффективность моделей неуклонно снижается. В исследовании ‘Stabilizing MoE Reinforcement Learning by Aligning Training and Inference Routers’, авторы бросают вызов устоявшемуся мнению о неизбежности этой проблемы, указывая на расхождение между процессами обучения и вывода в моделях с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) как на ключевой источник нестабильности. Если даже самые передовые модели не могут стабильно применять свои знания к более сложным задачам, не станет ли это фундаментальным ограничением в их развитии, и возможно ли действительно обеспечить согласованность между тем, как модель учится и как она использует полученные знания?

В эпоху, когда системы искусственного интеллекта стремятся к непрерывному обучению, возникает парадоксальное противоречие: как сохранить целостность знаний о прошлом, не поддаваясь соблазну новых, но потенциально искажающих восприятие, данных? В исследовании «Taming Modality Entanglement in Continual Audio-Visual Segmentation«, авторы бросают вызов устоявшимся представлениям, указывая на то, что при последовательном обучении аудио-визуальной сегментации, неявная «путаница» между звуком и изображением может привести к катастрофическому забыванию ранее изученных классов и ошибочной интерпретации текущих. В конечном итоге, неспособность эффективно справляться с этой «путаницей» ставит под вопрос саму возможность создания интеллектуальных систем, способных к долгосрочному обучению и адаптации к постоянно меняющемуся миру. Но возможно ли действительно «приручить» эту модальную неразбериху и построить систему, способную одновременно учиться и помнить, не жертвуя точностью и надежностью?

Автор: Денис Аветисян Все давно устали от бесконечных обещаний искусственного интеллекта, способного революционизировать науку, но на деле лишь застревающего в поверхностных задачах и неспособного к настоящему исследованию. Однако, когда кажется, что все уже измерено и оценено, появляется AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite, предлагающий принципиально новый подход к оценке агентов … Читать далее

Временные системы, как и любые другие, неминуемо стареют, и вопрос лишь в том, насколько достойно они это делают. В исследовании ‘AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite’, авторы сталкиваются с парадоксом: современный разговорный искусственный интеллект, несмотря на кажущуюся многословность, часто демонстрирует поверхностное понимание, неспособное к сложному рассуждению и, что особенно важно, к адекватному распознаванию эмоций. Если подлинный интеллект проявляется в способности не просто реагировать на сигналы, а понимать их контекст и внутреннюю логику, то не является ли нынешнее состояние ИИ лишь иллюзией разумности, временным искажением на кривой его развития? И можем ли мы, создавая системы, способные к эмпатии, избежать участи повторения собственных ошибок, запечатленных в техническом долге прошлого?

Все мы устали от бесконечной гонки за реалистичной генерацией видео, где каждый новый метод требует тонкой настройки под конкретный стиль или контекст. Но что если вместо того, чтобы мучительно пытаться заставить модель понять пиксельные условия, просто показать ей, что мы хотим, как пример? И вот, когда казалось, что все уже известно, появляется “Video-As-Prompt: Unified Semantic Control for Video Generation”, предлагающая использовать референсные видео как прямые подсказки, но не является ли это просто элегантным способом переложить проблему интерпретации семантики на плечи тех, кто эти референсные видео изначально и создал?

В эпоху стремительного развития фундаментальных моделей, когда задача интеграции знаний из различных источников становится всё более актуальной, возникает фундаментальное противоречие: как эффективно объединить специализированные навыки, избежав при этом катастрофической забывчивости и неэффективности? В “Model Merging with Functional Dual Anchors”, авторы смело заявляют о необходимости принципиально нового подхода к объединению моделей, отказываясь от традиционного манипулирования параметрами в пользу более тонкого представления знаний. Но достаточно ли этого отказа от привычных методов, чтобы преодолеть неизбежные конфликты между различными задачами и создать действительно универсальную систему, способную к гибкому и эффективному обучению без потери ценных навыков?