Денис Аветисян Статья исследует, как университеты могут сохранить свою роль и авторитет в эпоху искусственного интеллекта, перейдя от генерации знаний к их оценке и обеспечению надежности.
Новый подход к сжатию данных в распределенных вычислениях позволяет повысить скорость обучения и эффективность алгоритмов.
![Архитектура системы, представленная на рисунке, демонстрирует технологическую основу для генерации видеоклипов, объединяя большие языковые ([latex]LLM[/latex]) и визуальные ([latex]VLM[/latex]) модели в единый стек для создания контента.](https://arxiv.org/html/2601.05059v1/x1.png)
Новая разработка позволяет создавать короткие, адаптированные видеоклипы из длинных медицинских роликов, значительно повышая эффективность и вовлеченность аудитории.
Новое исследование показывает, что использование данных из множества космологических симуляций значительно повышает надежность методов искусственного интеллекта при анализе сигналов эпохи реионизации.
В статье исследуются методы приближения экстремальных собственных подпространств и полярных разложений матриц, что имеет значение для оптимизации на многообразиях Стифеля.
Исследователи предлагают метод квантования KV-кэша до 8 бит с использованием GPU для значительного снижения потребления памяти и повышения производительности при минимальной потере точности.
Исследователи представили многоагентный фреймворк, использующий внешние инструменты и адаптивные запросы для повышения точности проверки фактов.
Исследователи представили UniDrive-WM — инновационную систему, объединяющую возможности анализа изображений, лингвистики и прогнозирования для повышения безопасности и эффективности автономного вождения.
Новое исследование показывает, как студенты взаимодействуют с ИИ-помощником в системах аналитики обучения и какие вопросы они задают.
Исследователи предлагают инновационный метод, позволяющий находить более точные и полные ответы на вопросы, используя структурированные знания.