DORAEMON – это PyTorch-фреймворк, предназначенный для унификации и ускорения исследований в области моделирования и обучения представлений визуальных объектов, с поддержкой широкого спектра моделей и инструментов для интерпретации и развертывания.
Новый подход к построению нейронных сетей, вдохновленный принципами работы мозга, для улучшения обработки информации и повышения устойчивости к экстремальным событиям.
Исследование показывает, как качество текстовых запросов влияет на эффективность генерации программного кода нейронными сетями.
Перенос знаний из моделей оценки позы человека позволяет добиться значительного прогресса в точном определении анатомических ориентиров на медицинских изображениях.
Исследование демонстрирует эффективный способ обхода и восстановления механизмов защиты, встроенных в современные языковые модели.
Исследование показывает, как различные методы токенизации влияют на эффективность моделей машинного обучения при работе с бинарными файлами.
Новый подход к обучению моделей, способных понимать изображения эндоскопических исследований и давать ответы на вопросы о них.
Предложенная методика позволяет роботам учиться сложным задачам на основе единичных демонстраций, используя графическое представление сцены и действий.
Интеллектуальное мутирование входных данных и семантная обратная связь значительно повышают эффективность поиска ошибок в программном обеспечении.
Эффективная методика, позволяющая точно определять множество характеристик текста с помощью больших языковых моделей.