Искусственный интеллект

Исследователи представили систему SliderEdit, позволяющую осуществлять плавное и детальное редактирование изображений на основе текстовых инструкций.

Новый подход позволяет эффективно переносить знания от сложных языковых моделей, не имея доступа к их внутренностям.

В статье предлагается концепция Интеллектуальной Базовой Модели, стремящаяся к воспроизведению динамики нейронных процессов и преодолению ограничений современных систем искусственного интеллекта.

Новая методика позволяет выявлять дефекты на производстве, используя данные разных сенсоров, даже если система не видела подобных аномалий ранее.

Новое исследование демонстрирует, как алгоритмы искусственного интеллекта, ориентированные на физические принципы, смогли заново открыть уравнение, описывающее движение Луны.

Новая модель на основе трансформеров позволяет с беспрецедентной точностью восстанавливать трехмерное пространство по любым изображениям.

Исследование показывает, как методы обработки естественного языка могут помочь анализировать президентские директивы и выявлять скрытые сигналы, но подчеркивает важность экспертной оценки.

В статье представлена модель Motif 2 12.7B, демонстрирующая высокую производительность и эффективность благодаря инновационной архитектуре и оптимизированным методам обучения.

Обзор посвящен современным тенденциям в разработке специализированного аппаратного обеспечения для ускорения задач искусственного интеллекта и глубокого обучения.

В статье представлены материалы Второй Международной конференции NeLaMKRR 2025, посвященной развитию языковых моделей для представления знаний и логических выводов.