Денис Аветисян

Робот, который думает действиями: новый подход к обучению

от

В рамках исследования подходов к построению логических цепочек рассуждений, традиционные методы, такие как языковые [latex]CoT[/latex] и визуальные [latex]CoT[/latex], оперируют промежуточными задачами или целевыми изображениями, в то время как предложенный подход [latex]Action[/latex] [latex]CoT[/latex] непосредственно воздействует на пространство действий, обеспечивая единообразное управление действиями.

Исследователи предлагают инновационный метод, позволяющий роботам планировать действия, основываясь на последовательном рассуждении в пространстве действий.

Поиск Крайних Значений: Генетический Алгоритм в Динамике Арифметики

от

Новое исследование демонстрирует применение генетического алгоритма для выявления экстремальных примеров и изучения границ в области арифметической динамики.

Агенты, рожденные опытом: новый подход к созданию ИИ

от

Система ReCreate итеративно анализирует причины успеха или неудачи, выявляя ключевые факторы и предлагая способы улучшения структуры обучения, что позволяет ей рефлексировать и оптимизировать процесс самосовершенствования.

Исследователи представили систему, способную самостоятельно создавать и совершенствовать интеллектуальных агентов, опираясь на накопленный опыт взаимодействия с окружающей средой.

Сжатие моделей: новый подход к борьбе с ошибками квантования

от

Калибровка данных оказывает существенное влияние на точность квантования: традиционный постобработочный метод квантования (PTQ) использует данные, предоставленные человеком, которые могут не соответствовать внутренним закономерностям активаций модели, что приводит к неоптимальным результатам, в то время как методика FAQ использует большую модель из того же семейства для генерации калибровочного набора данных, более благоприятного для модели, обеспечивая лучшее соответствие и снижая ошибки квантования.

Исследователи предлагают эффективный метод уменьшения потерь точности при сжатии нейронных сетей с помощью квантования, основанный на генерации более качественных данных для калибровки.

Космические Задачи для Разумных Агентов: Новый Вызов ИИ

от

Исследователи представили комплексный набор задач AstroReason-Bench, позволяющий оценить возможности искусственного интеллекта в планировании действий в сложных, физически реалистичных космических сценариях.

Мысли в Разных Языках: Как Расширить Горизонты Искусственного Интеллекта

от

Префиксы преобразований используются для управления языком мышления, обеспечивая основу для формирования и манипулирования когнитивными процессами.

Новое исследование показывает, что разнообразие внутренних представлений в больших языковых моделях способно значительно повысить креативность и культурную адаптивность генерируемых ответов.

Искусственный интеллект на службе поиска работы: как улучшить запросы на рекомендации

от

Оптимизация процессов обработки запросов на рекомендации при приеме на работу позволяет существенно повысить эффективность и скорость подбора персонала, выстраивая последовательность действий от первичной обработки до финального согласования.

Новое исследование показывает, что AI-агенты способны значительно повысить шансы на успех при обращении за помощью в поиске работы, особенно когда исходные запросы нуждаются в доработке.