Искусственный интеллект

Искусственный интеллект в команде: к автономным агентам для разработки ПО

от

Предлагается концептуальная архитектура агента aBDIM-SE, призванная обеспечить гибкость и адаптивность в сложных средах, сочетая в себе возможности обучения с подкреплением и механизмы динамического управления исследуемым пространством.

Новый подход к организации совместной работы человека и искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения предлагает использование автономных агентов, способных к нормативному рассуждению и адаптации.

Дополнительные конечности: новый подход к устойчивому движению гуманоидных роботов

от

В ходе моделирования использовалась композитная роботизированная платформа, состоящая из гуманоидного шасси Unitree H1, манипуляторов Kinova Gen3 SL, установленных на рюкзаке, и захватов 2F-85, что позволило исследовать возможности интеграции разнородных компонентов в единую систему.

Исследователи предлагают иерархическую систему управления, позволяющую гуманоидным роботам с дополнительными конечностями сохранять устойчивость при ходьбе, отделив управление походкой от динамической балансировки.

Поиск нового поколения: как меняется наше взаимодействие с информацией

от

Исследование посвящено анализу того, как системы поиска на базе больших языковых моделей трансформируют процесс поиска и обучения, предлагая более быстрые, но требующие продуманного подхода к интеграции знаний.

Видеопоток под контролем: ускорение анализа в реальном времени

от

В разработанной структуре сжатия потоковых токенов (STC) достигается ускорение потоковых видео-LLM за счет двух последовательных этапов: STC-Cacher, использующий селективное перевычисление для снижения вычислительной избыточности в ViT, и STC-Pruner, сокращающий последовательность токенов для уменьшения задержки предварительной загрузки для LLM.

Новый подход к обработке видеоданных позволяет значительно повысить скорость и эффективность работы моделей искусственного интеллекта, анализирующих видео в режиме онлайн.

Искусственный интеллект и физический мир: где пока слабо?

от

PAI-Bench представляет собой всесторонний комплексный инструмент для оценки моделей в области Физического ИИ, охватывающий широкий спектр задач - от генерации физического мира по текстовому описанию и условиям до анализа и понимания физической реальности.

Новый масштабный бенчмарк PAI-Bench выявил существенные ограничения современных ИИ-систем в понимании и предсказании поведения объектов в реальном физическом окружении.

Поток ветра в движении листа: новая эра физически достоверной графики

от

Разработанный метод позволяет оценивать невидимые силовые поля, присутствующие в реальных видеозаписях, обеспечивая физически правдоподобную интерпретацию движения объектов.

Исследователи разработали инновационный подход, позволяющий восстанавливать невидимые силы, воздействующие на объекты в видео, открывая возможности для реалистичного моделирования и редактирования физических процессов.

Долгая память нейросети: новый подход к эффективному анализу больших объемов текста

от

Существующие алгоритмы сталкиваются с трудностями при работе с длинными контекстами, однако исследование показывает, что дистиллированные языковые модели демонстрируют схожую фокусировку на ключевой информации, что позволило предложить новые подходы, представленные в разделах 4-6, для решения данной проблемы.

Исследователи предложили инновационный метод, позволяющий значительно ускорить обработку длинных текстов большими языковыми моделями, не жертвуя точностью.

Искусство восстановления: Новый подход к инверсии диффузионных моделей

от

Анализ чувствительности начальной шкалы управления $ω_0$ демонстрирует устойчивость системы POLARIS к изменениям параметров, подтверждая её надежность и предсказуемость.

Исследователи представили метод POLARIS, позволяющий значительно улучшить качество восстановления изображений и их редактирование в диффузионных моделях.