Искусственный интеллект пишет код: что показывают проверки?

Новое исследование оценивает качество кода, автоматически генерируемого системами искусственного интеллекта, и выявляет неожиданные закономерности в его структуре.

Новое исследование оценивает качество кода, автоматически генерируемого системами искусственного интеллекта, и выявляет неожиданные закономерности в его структуре.

Исследователи предлагают SALAD — инновационный механизм внимания, сочетающий разреженность и линейность для значительного ускорения и снижения вычислительных затрат при генерации видео.

Новый подход к оптимизации баз данных использует мощь больших языковых моделей для выявления стратегий, превосходящих возможности человека.

Новое исследование демонстрирует, что автоматическое создание разнообразных и проверяемых задач является ключевым фактором для обучения надежных агентов искусственного интеллекта с использованием простых алгоритмов обучения с подкреплением.
Новые формы близости, возникающие между людьми и ИИ, ставят под вопрос традиционные представления о приватности и требуют переосмысления границ личного пространства.

В статье представлена инновационная система, способная к осмысленному анализу географических данных и принятию решений на их основе.

Представлена DSGym — комплексная среда, позволяющая всесторонне оценивать и тренировать системы искусственного интеллекта, выполняющие задачи анализа данных.
![В Memory-V2V, для обеспечения согласованности между итерациями, из внешнего кэша ранее отредактированных видео извлекаются лишь наиболее релевантные [latex]k[/latex]-видео, в то время как динамические токенизаторы, выделяя больше токенов для важных фрагментов, сохраняют детализацию при эффективном использовании бюджета токенов, а адаптивное объединение токенов снижает задержку и вычислительную сложность за счёт сжатия менее информативных кадров на основе их реакции на целевой запрос.](https://arxiv.org/html/2601.16296v1/x2.png)
Исследователи представили Memory-V2V — систему, расширяющую возможности моделей преобразования видео за счет использования визуальной памяти.
Новая система позволяет создавать научные теории, анализируя огромные объемы научной литературы, и демонстрирует более высокую точность прогнозов по сравнению с традиционными подходами.
![Для генерации семантических токенов используются два подхода: токенизация речи с помощью [latex]\mathcal{S}^{3}[/latex] и преобразование текста в токены посредством LLM, при этом компоненты, применяемые исключительно на этапе обучения, обозначены пунктиром.](https://arxiv.org/html/2601.16023v1/x1.png)
Новая система прямого преобразования речи в речь позволяет переводить языки, точно воссоздавая индивидуальные особенности голоса говорящего.