Предвидение будущего кадра: новый подход к обучению видеомоделей

Предлагаемый конвейер предварительного обучения разделяет входное видео на две ветви: одна, замаскированная, поступает в энкодер для получения локальных представлений, а другая, содержащая полную последовательность, обрабатывается эталонным энкодером для выравнивания представлений; авторегрессивный предсказатель использует перекрестное внимание для агрегации локальных признаков и предсказания представлений для следующего кадра, которые затем выравниваются с эталонным энкодером и передаются декодеру сопоставления потоков для генерации латентных признаков ВАЕ следующего кадра, при этом специальные маски внимания для авторегрессивного моделирования представлены на рисунке 3.

Исследователи предлагают метод обучения, основанный на предсказании следующих кадров видео, что позволяет создавать эффективные визуальные представления и улучшать понимание видеоконтента.

Математический интеллект: как языковые модели научились решать сложные задачи

Исследование AgentMath демонстрирует возможность применения математических инструментов для анализа и оптимизации поведения агентов, что позволяет решать сложные задачи и повышать эффективность их действий.

Новая система AgentMath объединяет возможности больших языковых моделей с исполнением кода, значительно расширяя их способности к математическому мышлению и решению задач.

Искусственный интеллект с объяснениями: как сделать рекомендации понятными и полезными

Новый подход, объединяющий возможности больших языковых моделей и методов объяснимого ИИ, позволяет улучшить качество рекомендаций, например, в сельском хозяйстве, но требует внимательного контроля за процессом.

От искусственного к живому: переосмысление интеллекта в цифровом здравоохранении

Статья исследует глубокую связь между искусственным и органическим интеллектом, подчеркивая, что развитие технологий должно опираться на понимание когнитивных основ человеческого разума.

Самообучающиеся агенты: новый подход к развитию навыков

Агент, использующий библиотеку навыков и последовательное развертывание с интегрированной системой вознаграждений, демонстрирует возможность обучения сложным манипуляциям, позволяя эффективно осваивать и комбинировать базовые навыки для достижения поставленных целей.

Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую агентам самостоятельно совершенствоваться за счет накопления и повторного использования полезных навыков.