Искусственный интеллект на страже беспроводной связи: новый подход к моделированию каналов

Парадигма, представленная на рисунке, демонстрирует, как искусственный интеллект позволяет выводить информацию о каналах связи, формируя основу для адаптивных и интеллектуальных коммуникационных систем.

В статье представлен инновационный подход к прогнозированию характеристик беспроводных каналов связи, основанный на применении методов искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект на службе материаловедения: ускорение открытий и разработок

Обзор посвящен растущей роли искусственного интеллекта и машинного обучения в значительном ускорении процесса открытия и применения новых материалов.

Экспертный подход к генерации: ускорение и повышение точности с помощью параллельного поиска

Параллельное декодирование с использованием экспертов, отобранных на основе релевантных документов (Pced), позволяет обрабатывать каждый документ независимо, используя отдельного эксперта, и выбирать следующий токен на основе поддержки извлеченной информации, что обеспечивает объединение доказательств из разных источников без необходимости совместного внимания.

Новый метод позволяет значительно улучшить качество и скорость генерации текста на основе извлеченных данных, используя параллельную обработку контекста.

Машины, решающие задачи: новый подход к обучению алгоритмов

Исследователи разработали метод, позволяющий большим языковым моделям более эффективно выполнять сложные алгоритмические задачи, демонстрируя улучшения в решении арифметических вычислений.

Как мозг вращает кубики: новая модель качественного рассуждения о вращениях

Исследователи разработали модель, позволяющую понять, как люди мысленно манипулируют объектами в пространстве, и применили ее для решения сложной задачи сравнения кубиков.

Искусственный интеллект в образовании: навыки будущего

В статье рассматривается вопрос подготовки педагогов к эффективному и осознанному использованию инструментов искусственного интеллекта в учебном процессе.

Путь к пониманию: Робот-навигатор с памятью и адаптивным мышлением

Модель VLingNav, использующая адаптивное рассуждение на основе цепочки мыслей (CoT) и визуально-лингвистическую память, демонстрирует передовые результаты в задачах воплощенной навигации и способна к выполнению сложных навигационных задач в реальном мире без предварительного обучения.

Новая модель VLingNav позволяет роботам ориентироваться в сложных пространствах, используя визуальные подсказки, лингвистическую память и способность к адаптивному планированию.