Искусственный интеллект

Автор: Денис Аветисян Анализ PICABench демонстрирует строгую математическую структуру реализма изображений, выявляя распределение пар «вопрос-ответ» и длину инструкций для оценки точности моделей. Эта композиция позволяет с доказательной строгостью оценить фундаментальные аспекты редактирования изображений. Несмотря на впечатляющий прогресс в создании изображений по текстовым запросам, фундаментальный разрыв между эстетической привлекательностью и физической достоверностью остаётся нерешённой проблемой. В … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Искусственный интеллект и нейронаука развиваются рука об руку, открывая новые горизонты понимания мозга и создавая более совершенные системы. Эта схема демонстрирует ключевые области применения ИИ в нейронауке и те вызовы, которые предстоит решить для дальнейшего прогресса. В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта, когда возможности “Foundation and Large-Scale AI Models in Neuroscience: A … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Все давно смирились с тем, что обработка видео, особенно длинных потоков, требует либо непомерных вычислительных ресурсов, либо жертв в понимании контекста – либо память перегружена, либо «картинка» рвется на части. Но что если появилась система, “StreamingVLM: Real-Time Understanding for Infinite Video Streams”, которая обещает не просто обрабатывать, а именно понимать бесконечный видеопоток … Читать далее

Автор: Денис Аветисян Несмотря на впечатляющий прогресс в области искусственного интеллекта, современная парадигма, сосредоточенная на статистическом распознавании образов, все чаще демонстрирует хрупкость обобщения и неспособность к адаптации в новых, непредсказуемых сценариях. В работе ‘Towards Neurocognitive-Inspired Intelligence: From AI’s Structural Mimicry to Human-Like Functional Cognition’, авторы осмеливаются подвергнуть сомнению преобладающее увлечение структурным подражанием мозгу, указывая на … Читать далее

Автор: Денис Аветисян В эпоху стремительного роста объемов данных и усложнения вычислительных систем, тихие повреждения данных (Silent Data Corruption – SDC) представляют собой скрытую, но растущую угрозу надежности вычислений. В своей работе «Structure-Preserving Error-Correcting Codes for Polynomial Frames» авторы смело исследуют конфликт между необходимостью защиты данных от этих скрытых ошибок и сохранением алгебраической структуры, критически … Читать далее

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