Искусственный интеллект

Видео по смыслу: новый подход к генерации видеороликов

от

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

от

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.

Скрытые симметрии: обнаружение групп Ли с помощью потоковых моделей

от

Сопоставление потоков позволяет выявлять симметрии, раскрывая скрытые закономерности в данных и обеспечивая новый подход к их анализу.

Новый подход позволяет выявлять симметрии в данных без предварительных знаний, используя возможности потоковых моделей непосредственно на группах Ли.

Пространственное мышление машин: как развиваются навыки у мультимодальных моделей

от

Вдохновлённая когнитивной наукой, предложенная структура SpatialTree организует пространственный интеллект в иерархию из четырёх уровней ($L1-L4$), опираясь на базовые мультимодальные возможности ($L0$) и последовательно переходя от элементарного восприятия ($L1$) к проявлениям целеустремлённости ($L4$).

Новое исследование представляет иерархический бенчмарк SpatialTree, позволяющий оценить и понять эволюцию пространственного интеллекта в современных мультимодальных системах.

Моделирование детектора частиц: новый подход к скорости и точности

от

При представлении результатов, полученных со студентами IAF, наблюдается, что для каждого входного вектора генерируются различные ответы в разных запусках, демонстрируя вариативность процесса генерации.

Исследователи разработали метод ускорения симуляции реакций в калориметре нулевого угла, используя генеративные модели и физически обоснованные алгоритмы.

Глубокий анализ данных: как большие языковые модели обеспечивают надёжность качественных исследований

от

Матрица корреляции, демонстрирующая косинусное сходство между шестью независимыми запусками Gemini 2.5 Pro, выявила высокую степень согласованности тематического содержания - значения от 0.78 до 0.91 (обозначенные градиентом от зеленого к желтому) указывают на устойчивое поведение модели, подтверждаемое совершенным самосходством по диагонали (1.000).

В статье представлена новая методика повышения точности тематического анализа, использующая возможности нескольких больших языковых моделей и комбинирующая различные метрики надёжности.

Поиск будущего: Как структурированный подход расширяет возможности ИИ

от

Визуальное сравнение демонстрирует, что лазерные поисковые модели превосходят существующие модели искусственного интеллекта, основанные на больших языковых моделях (LLM), в задачах поиска информации.

Новая архитектура Laser позволяет агентам искусственного интеллекта эффективно решать сложные задачи, требующие длительного планирования и обработки большого объема информации.