Новое исследование показывает, что алгоритмы машинного обучения в материаловедении могут достигать высоких результатов, опираясь на случайные корреляции в данных, а не на реальные свойства материалов.
Новые генеративные модели ИИ стремительно меняют представление о творчестве, поднимая вопросы об авторстве, этике и культурном влиянии.
Исследователи предлагают эффективный метод обучения линейным, изменяющимся во времени стратегиям управления, обеспечивающим реалистичную анимацию персонажей и успешный перенос на реальные роботы.
Статья исследует неочевидные идеологические и концептуальные предпосылки, лежащие в основе развития искусственного интеллекта, и их влияние на наше восприятие творчества и культуры.
Новая разработка позволяет мобильным роботам самостоятельно переставлять предметы, ориентируясь исключительно на изображение с камеры, установленной на корпусе.
Новый анализ 30 передовых AI-систем раскрывает ключевые тенденции в области прозрачности, безопасности и оценки автономных агентов.
Новая модель AudioChat объединяет возможности больших языковых моделей и генеративных сетей для создания, редактирования и понимания сложных аудио-повествований.
В статье представлен гибкий метод объединения фундаментальных знаний и машинного обучения для повышения точности и скорости идентификации сложных систем.
![При уровне возмущения [latex]\epsilon = 16[/latex], визуализация демонстрирует чувствительность системы к специально подобранным входным данным, выявляя потенциальные уязвимости и необходимость разработки устойчивых алгоритмов.](https://arxiv.org/html/2602.17645v1/x10.png)
Исследователи разработали усовершенствованный метод, позволяющий эффективно обходить системы искусственного интеллекта, объединяющие обработку изображений и естественного языка, даже без доступа к внутренним механизмам.
Исследователи представили OpenSage — платформу, позволяющую искусственному интеллекту самостоятельно создавать и совершенствовать автономных агентов и инструменты для их работы.