Искусственный интеллект на службе катализа: новый подход к созданию эффективных материалов

Исследователи разработали систему, использующую возможности больших языковых моделей для автономного проектирования катализаторов нового поколения.

Нейросети учатся мыслить символически: новый подход к интерпретации и гибридным моделям

С использованием SymTorch осуществляется символьная дистилляция компонентов обученной нейронной сети PyTorch, заключающаяся в обертывании этих компонентов и сборе данных ввода-вывода, после чего, посредством PySR, производится символическая регрессия для получения выражений, аппроксимирующих поведение сети на различных уровнях сложности, с возможностью замены исходных компонентов на выбранные уравнения и формирования гибридной нейро-символической модели.

Исследователи представили SymTorch, фреймворк, автоматизирующий процесс выделения символических представлений из компонентов нейронных сетей, открывая новые возможности для анализа и построения гибридных моделей.

Искусственный интеллект, который учится играть: новая платформа для стабильного обучения агентов

Представлена ARLArena — унифицированная платформа, позволяющая создавать надежные и стабильные системы искусственного интеллекта, способные эффективно действовать в сложных, многошаговых сценариях.

Память, как поле: новый подход к долгосрочной памяти ИИ

Подход, основанный на теории поля, демонстрирует наибольший прирост производительности в задачах, требующих анализа многосессионных данных и временных зависимостей, благодаря способности динамики поля сохранять взаимосвязи между сессиями.

Исследователи предлагают принципиально новый метод организации памяти для интеллектуальных агентов, вдохновленный физикой поля и основанный на непрерывной динамике.

Три модальности, одна модель: новый подход к генерации контента

Уровни потерь для коэффициентов тримодальной смеси показывают, что при использовании точки [1/3, 1/3, 1/3] в качестве ориентира для нулевого уровня, синергии между модальностями не наблюдается - каждая из них конкурирует за ёмкость и токены.

Исследователи представили универсальную модель диффузии, способную создавать текст, изображения и аудио одновременно, демонстрируя результаты, сравнимые с авторегрессионными аналогами.

Обучение языковых моделей: новый подход к взаимодействию с командной строкой

В рамках представленной системы, адаптация существующих наборов данных к запросам и генерация синтетических задач на основе таксономии навыков объединяются для создания целевых сценариев, после чего агенты взаимодействуют с контейнеризированными средами, формируя траектории решений, которые затем подвергаются очистке и фильтрации для получения итогового набора данных для обучения с подкреплением [latex]SFT[/latex].

В статье представлен фреймворк Terminal-Task-Gen, позволяющий создавать высококачественные данные для обучения больших языковых моделей, ориентированных на эффективное выполнение задач в командной строке.

Роботы учатся рассуждать: новый подход к манипуляциям в 3D-пространстве

В разработанном конвейере рассуждений о действиях, модель мира кладки кирпича служит основой для планирования многоагентной системы, где языковая модель-оркестратор декомпозирует задачу на специализированных агентов, генерирующих действия и опорные точки для точного позиционирования кирпича, после чего симулятор робота (в данном случае Kuka) выполняет запланированные действия, а наблюдения об изменениях в 3D-сцене и состоянии манипулятора используются для обновления модели мира и непрерывного перепланирования в процессе выполнения задачи.

Исследователи представили систему, позволяющую роботам более эффективно планировать и выполнять сложные задачи, такие как сборка конструктора, благодаря использованию больших языковых моделей и многоагентных систем.