Искусственный интеллект

Автор: Денис Аветисян В сердце оптимальной остановки кроется фундаментальное противоречие: стремление к точному моменту решения, с одной стороны, и неизбежная неопределенность рыночных сил – с другой. В условиях растущей сложности финансовых инструментов и все более высоких требований к скорости принятия решений, традиционные подходы часто оказываются неспособными эффективно справляться с многомерными пространствами состояний. В своей работе, … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Истинная проблема создания убедительных трёхмерных сцен из нескольких точек зрения заключается не просто в генерации отдельных изображений, а в поддержании визуальной согласованности между ними – несоответствие даже в малейших деталях способно разрушить иллюзию реализма. В своей работе «Coupled Diffusion Sampling for Training-Free Multi-View Image Editing», авторы бросают вызов традиционному подходу, требующему дорогостоящей … Читать далее

Автор: Денис Аветисян В основе сложности вычислений лежит булева функция, кажущаяся простой, но таящая в себе глубокие математические загадки. В своей работе ‘VC-Dimension vs Degree: An Uncertainty Principle for Boolean Functions’, авторы бросают вызов устоявшимся представлениям, указывая на кажущееся противоречие между способностью функции к обобщению (измеряемой VC-размерностью) и ее вычислительной сложностью (определяемой степенью). Но действительно … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Все давно устали от того, что искусственный интеллект, умеющий видеть и понимать язык, часто оказывается просто красивой оберткой без реального взаимопонимания между этими двумя модальностями. Кажется, мы научили машины различать картинки и читать тексты, но они по-прежнему не умеют думать вместе с ними. И вот, когда мы уже почти смирились с тем, … Читать далее

Автор: Денис Аветисян В эпоху стремительного развития генеративных моделей искусственного интеллекта, особенно в сфере финансовых прогнозов, возникает парадоксальная проблема: как обеспечить достоверность предсказаний, когда сами модели обучаются на данных, содержащих информацию о будущем? В работе «Chronologically Consistent Generative AI» авторы осмеливаются исследовать эту фундаментальную дилемму, демонстрируя, что кажущаяся безобидная «утечка» информации из будущего может значительно … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Все давно знают: рынок эффективен, а попытки постоянно превзойти его — это, мягко говоря, утопия. Десятилетия исследований и сложнейшие алгоритмы лишь подтверждают эту закономерность. Но что, если все эти модели строятся на устаревших данных и игнорируют океан информации, скрытый в новостных лентах и социальных сетях? Именно здесь, когда мы уже почти смирились … Читать далее

Автор: Денис Аветисян На протяжении долгого времени, мультимодальные большие языковые модели (MLLM) испытывали трудности с ответами на вопросы, требующие доступа к внешним знаниям, полагаясь скорее на запоминание, чем на рассуждения, и часто проваливаясь в ситуациях, выходящих за рамки их первоначального обучения. Новая работа, представленная в «DeepMMSearch-R1: Empowering Multimodal LLMs in Multimodal Web Search», предлагает прорыв … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Издревле стояла задача справедливого разделения ресурсов и формирования коалиций, где каждый участник стремится к оптимальному союзу, однако учет реальных ограничений – будь то минимальный или максимальный размер группы – долгое время оставался узким местом в теории игр. Настоящая работа, в которой представлен анализ “Single-Deviation Stability in Additively Separable Hedonic Games with Constrained … Читать далее

Обзор статьи «Operand Quant: A Single-Agent Architecture for Autonomous Machine Learning Engineering» Автор: Денис Аветисян Автономный Инженер: Новый Взгляд на AutoMLE Автоматизированное машинное обучение (AutoMLE) — заманчивая перспектива, обещающая демократизацию разработки искусственного интеллекта. Но за красивыми словами скрывается суровая реальность: истинная автономия — цель, до которой ещё предстоит дотянуться. Текущие подходы часто опираются на хрупкие … Читать далее

Обзор статьи «Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks» Автор: Денис Аветисян Рекурсивное Рассуждение: Новая Парадигма Искусственного Интеллекта Современные модели искусственного интеллекта, несмотря на впечатляющие достижения, часто оказываются неспособными к решению задач, требующих итеративного уточнения и глубокого рассуждения. Они подобны тщательно выстроенным механизмам, неспособным к самокоррекции и адаптации к меняющимся условиям. Это обусловлено, в … Читать далее