Нейронные векторы: Управление языковыми моделями силой мысли

Управление по оси «мозг» демонстрирует значительный сдвиг в частотной области и улучшение перплексии, в то время как метод ActAdd обеспечивает еще более выраженный сдвиг, однако не оказывает существенного влияния на значение перплексии, что указывает на различные механизмы воздействия на языковую модель TinyLlama L11.

Новое исследование показывает, что активность мозга может быть использована для направления работы больших языковых моделей, обходясь без трудоемкой перенастройки.

Искусственный разум, который учится сам: Система 3 и эволюция агентов

В отличие от агентов, обучающихся последовательно и обновляющих свою модель только по внешнему расписанию, самодостаточный агент функционирует по принципу внутреннего цикла обратной связи: он самостоятельно определяет цели, действует в среде, оценивает результаты и совершенствует дальнейшие действия, обеспечивая неограниченную, самонаправленную адаптацию.

Новая архитектура ‘Система 3’ позволяет создавать ИИ-агентов, способных к непрерывному самосовершенствованию и адаптации на протяжении всего жизненного цикла.

Истина из прошлого: Как оценить надежность знаний в больших языковых моделях

Система DRAGIN, полагаясь на внутренние сигналы модели, ошибочно приписывает высокую неопределенность токену вопроса «Il», одновременно демонстрируя низкую неопределенность в отношении галлюцинированного имени режиссера, в то время как QuCo-RAG успешно выявляет эту галлюцинацию благодаря отсутствию совпадений сущностей в корпусе предварительного обучения.

Новая методика QuCo-RAG позволяет оценить уверенность языковой модели, основываясь на статистике данных, на которых она обучалась, и значительно снизить вероятность «галлюцинаций».

Искусственный интеллект и лингвист: как совместная работа меняет терминологию

В статье рассматривается необходимость гуманитарного подхода к внедрению искусственного интеллекта в процессы работы с терминологией, чтобы обеспечить не только повышение эффективности, но и соответствие человеческим ценностям.

Интуиция и ИИ: Решение сложнейшей математической задачи

Адаптивная стратегия ортогонального веерообразного распределения для $n=25$ демонстрирует эффективное формирование множества обманчивых элементов размером 40, превосходящего целевой порог в 32, при котором точки, соответствующие остаточным перестановкам, образуют структуру, а линии наибольшего возрастания (красная) и убывания (синяя) пересекаются в точке опоры (зеленая звезда), указывая на направленное расширение выделенных ячеек.

Новый подход к сотрудничеству человека и искусственного интеллекта позволил найти решение задачи Международной математической олимпиады 2025 года, демонстрируя скрытый потенциал современных моделей.

Проверка на соответствие: Автоматизация юридической экспертизы в венчурном капитале

Юристы проводят сопоставление разнородных документов из комнаты данных - включающих капитализационные таблицы и сопутствующую юридическую документацию, такую как SAFEs, опционные соглашения и поправки - для установления фактической правовой структуры компании и проверки точности капитализационной таблицы на основе документов, являющихся источником достоверной информации, что позволяет выявлять юридически обоснованные позиции с отслеживаемостью документов и отмечать расхождения, требующие дальнейшего анализа или действий.

Новое исследование показывает, как автоматизировать сложный процесс проверки структуры капитала компании, используя искусственный интеллект.

Язык управления: Как понимать команды человека для сложных систем

Разработан конвейер из четырёх этапов для прямого поиска семантических каналов в контексте, который декомпозирует многоцелевые запросы на атомарные подзапросы, выполняет семантическое сопоставление, используя всю базу данных каналов непосредственно в контексте языковой модели с точной настройкой для минимизации ложных срабатываний, и, наконец, проверяет отобранные каналы на соответствие эталонной базе данных, применяя итеративную коррекцию для исключения недействительных или несуществующих предложений.

В статье исследуются новые подходы к интерпретации естественного языка для управления сложным экспериментальным оборудованием и автоматизированными системами.

Иллюзии Объяснимости: Почему Искусственный Интеллект Молчит о Причинах

Изучение векторных представлений, полученных из случайной модели BERT для 300 предложений IMDb, показало, что даже на ранних этапах обучения, главные компоненты этих представлений могут ложно коррелировать с эмоциональной окраской текста, а простая модель, обученная на этих представлениях, способна демонстрировать значительную точность классификации.

Новое исследование показывает, что многие методы интерпретации работы нейронных сетей страдают от фундаментальных проблем, делая объяснения ненадежными и вводящими в заблуждение.

Материалы в объеме: новый подход к 3D-реконструкции

При обработке многовидовых изображений, система генерирует карты материалов для каждого вида с помощью диффузионного предсказателя, реконструирует геометрию объекта посредством 3D Gaussian Splatting, а затем проецирует двухмерные материалы в трехмерное пространство с использованием трассировки лучей, уточняя материалы каждого Гауссиана с помощью Neural Merger, использующего слой softmax для выбора между спроецированными значениями; полученные карты материалов контролируются предсказанными двухмерными картами, а также PBR-основанным фотометрическим рендерингом с использованием многовидовых эталонных изображений объекта посредством отложенного затенения.

Исследователи представили метод MatSpray, позволяющий создавать реалистичные и переосвечиваемые 3D-модели, объединяя возможности диффузионных моделей и гауссовских сплайнов.