Искусственный интеллект

Исследователи предлагают принципиально новый подход к созданию видео, объединяющий генерацию текста и видео в единый, взаимосвязанный процесс.

Новое исследование показывает, что персонализация в системах искусственного интеллекта для консультирования студентов может улучшить качество ответов, но при этом снижает их семантическое соответствие эталонным данным.

Новый подход Deep Forcing позволяет создавать реалистичные видеоролики большой продолжительности, обходя ограничения, связанные с накоплением ошибок в процессе генерации.

Новая работа предлагает принципиально иной подход к оценке прогресса в области ИИ, рассматривая эталонные тесты как математические объекты и определяя шкалу для измерения автономности и обобщающей способности.

Исследователи представили инновационную систему, позволяющую независимо управлять динамикой сцены и положением камеры при создании видео.

В статье представлена комплексная методика оценки генеративных систем искусственного интеллекта, разработанная для эффективного взаимодействия с учащимися и преподавателями.

Исследователи предложили инновационную систему сжатия видео, использующую возможности генеративных нейронных сетей для достижения выдающегося качества при минимальном размере файла.

В статье рассматриваются ключевые проблемы создания эффективных AI-репетиторов, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям каждого ученика.

Новый подход к созданию покерного ИИ делает ставку на эксплуатацию слабостей оппонентов, а не на безупречную стратегию.

Исследователи разработали эффективный метод удаления отражений с фотографий, позволяющий получить реалистичные изображения даже при сложных условиях освещения.