Денис Аветисян

Квантовые вычисления и язык: Первые шаги

от

Квантовые вычисления и язык: Первые шаги Знаете, всегда забавно, когда люди пытаются применить самые экзотические инструменты к самым обыденным вещам. Вот и тут: квантовые компьютеры, предназначенные для решения сложнейших задач, пытаются разобраться… в смысле текста. Парадоксально, не правда ли? Что за игра? Представьте себе, что у вас есть огромная библиотека, и вы хотите найти книги, … Читать далее

Искусственный интеллект, который видит и рассуждает: Step3-VL-10B

от

Модель Step3-VL-10B, используя метод PaCoRe (Параллельное Координированное Рассуждение), масштабирует вычислительные затраты во время работы, что позволяет ей достичь уровня восприятия и рассуждения, сопоставимого с моделями, содержащими более 100 миллиардов параметров.

Новая мультимодальная модель на 10 миллиардах параметров демонстрирует передовые возможности в обработке изображений и текста благодаря эффективному обучению и параллельному анализу.

Знания в помощь искусственному интеллекту: новый подход к интерпретируемому обучению

от

В рамках разработанной структуры PG-CBM, предсказывающей целевую переменную, используются модули концептуализации, вычисляющие промежуточные биофизические характеристики, и агрегации, объединяющие их, что позволяет создать интерпретируемое представление и оценить конечный результат внутри архитектуры глубокого обучения.

В статье представлена инновационная модель, объединяющая глубокое обучение с экспертными знаниями для повышения точности и понятности анализа данных.

Динамические сцены под новым углом: самообучение синтеза изображений

от

Самообучающаяся система WildRayZer осваивает рендеринг новых статических видов из динамических изображений, обходясь без какой-либо 3D-информации или масок, при этом расширяя возможности передовой модели синтеза больших видов RayZer для динамических сред за счёт добавления оценивателя движущихся масок и маскированного 3D-энкодера сцены.

Новая разработка позволяет создавать реалистичные изображения с разных точек зрения даже в сложных, меняющихся сценах, используя лишь небольшое количество исходных кадров.

Подсчет моделей ДНФ: Новый подход к масштабируемым алгоритмам

от

Исследование демонстрирует масштабируемость системы при [latex]n=m=2^{12}[/latex], подтверждая её способность эффективно функционировать при увеличении вычислительной сложности.

Исследователи разработали усовершенствованный алгоритм Монте-Карло для приближенного подсчета моделей дизъюнктивных нормальных форм (ДНФ), значительно повышающий производительность и масштабируемость.