Новое исследование проливает свет на внутренние механизмы, позволяющие современным нейросетям решать задачи, требующие понимания аналогий и установления связей между концепциями.
Новая модель демонстрирует, что даже небольшие нейросети способны к эффективной автоматизации работы с компьютером при использовании качественных синтетических данных.
Новый подход объединяет агентное моделирование и структурные причинные модели для повышения прозрачности и эффективности разработки политик в сложных социально-технических системах.
Новая модель HunyuanOCR объединяет возможности компьютерного зрения и обработки естественного языка для достижения передовых результатов в задачах оптического распознавания символов.
Исследование демонстрирует, как современные языковые модели могут эффективно управлять экспериментами в материаловедении, предлагая гибкую альтернативу традиционным методам машинного обучения.
Новая открытая модель генерации видео демонстрирует впечатляющее качество и эффективность благодаря инновационным архитектурным решениям.
Новая система General Agentic Memory позволяет ИИ-агентам эффективно использовать долгосрочную память для решения сложных задач и сохранения исторической информации.
В статье рассматривается концепция принципиально новой архитектуры интернета, ориентированной на семантический поиск и эффективную работу с данными для приложений искусственного интеллекта.
Новое исследование показывает, что современные подходы к обучению нейросетей неявно опираются на философские концепции, в частности, на структурный реализм.
Новый подход позволяет моделям искусственного интеллекта лучше интерпретировать видео, учитывая движение объектов и их взаимодействие в пространстве и времени.