Денис Аветисян

Как новая архитектура позволяет большим языковым моделям понимать визуальный мир, планировать сложные действия и эффективно использовать инструменты для достижения целей.

Как новые модели, основанные на генерации видео и обучении с подкреплением, создают высокоточные и управляемые симуляции для развития искусственного интеллекта, способного взаимодействовать с физическим миром.

Исследование показывает, что понимание того, как большие языковые модели интегрируют внутренние и внешние знания, требует анализа более сложного взаимодействия, чем простое включение/выключение.

Как применение моделей компьютерного зрения к представлениям графов позволяет лучше понимать глобальную структуру и масштабируемость графов, приближаясь к человеческому восприятию.

Как новая модель позволяет создавать интеллектуальные системы, способные понимать и реагировать на мультимедийный контент в режиме реального времени.

Как новая архитектура с разреженной активацией и оптимизированное обучение позволяют создавать языковые модели с триллионом параметров, сочетающие высокую точность рассуждений и эффективность вычислений.

Новый фреймворк UME-R1 объединяет генеративные и дискриминативные подходы к мультимодальным эмбеддингам, используя обучение с подкреплением для улучшения рассуждений и повышения производительности.

Как современные мультимодальные модели учатся рассуждать о пространственных отношениях и понимать трехмерный мир вокруг нас.

Как новая методика позволяет большим языковым моделям эффективнее строить цепочки рассуждений, сохраняя при этом точность и снижая вычислительные затраты.