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.

Самообучающаяся память: Эволюция интеллекта агентов

Новая система MemEvolve позволяет агентам не только накапливать опыт, но и адаптировать структуру собственной памяти для повышения эффективности и обобщения знаний.

Искусственный интеллект на службе баз данных: автоматическое создание рабочих нагрузок

Новое исследование демонстрирует, как генеративные модели ИИ могут автоматизировать процесс создания синтетических данных для обучения и оптимизации компонентов баз данных.

Таблицы оживают: Искусственный интеллект осваивает структурированные данные

Общая архитектура TableGPT-R1 демонстрирует комплексный подход к обработке табличных данных, объединяя различные модули для эффективного извлечения и понимания информации.

Новая модель TableGPT-R1 демонстрирует значительный прогресс в анализе табличных данных, используя методы обучения с подкреплением для достижения передовых результатов.

Оживляя размытые кадры: видео-диффузия для точной фокусировки

Основываясь на обучении на обширном наборе данных, полученном со смартфонов в различных реальных условиях, разработан метод перефокусировки изображений с использованием моделей видеодиффузии для предсказания фокальных стеков, позволяющий добиться реалистичных эффектов размытия и эффективной работы с реальными сценами.

Новый подход позволяет восстанавливать четкость изображений, создавая реалистичные фокальные стеки из единственного размытого снимка с помощью видео-диффузионных моделей.

Предвидеть будущее процессов: новый подход к анализу незавершенного производства

Архитектура, представленная в работе, использует большие языковые модели для преобразования журналов событий в семантически структурированную память процессов, а затем, посредством многоагентного предсказания с участием предсказателей и вспомогательного агента принятия решений, формирует итоговый прогноз, демонстрируя подход к построению систем, способных к адаптации и прогнозированию на основе накопленного опыта.

Исследователи предлагают инновационную систему, использующую возможности искусственного интеллекта для более точного прогнозирования хода производственных процессов.

Видео по смыслу: новый подход к генерации видеороликов

Семантический генератор, представленный на рисунке, позволяет создавать осмысленные представления данных, используя логические связи и закономерности, заключенные в структуре информации.

Исследователи представили систему SemanticGen, позволяющую создавать более связные и эффективные видео, генерируя их сначала в компактном семантическом пространстве.

Понимание ИИ в Разработке: Как Разобрать Действия Больших Языковых Моделей

Наблюдения, полученные в ходе исследования, демонстрируют, как атрибуция признаков SHAP позволяет выявить вклад различных элементов кода в процесс его суммирования, раскрывая закономерности, определяющие качество генерируемых описаний.

В статье рассматривается новый подход к интерпретации решений, принимаемых большими языковыми моделями при выполнении задач в области разработки программного обеспечения.