Математическая креативность: смогут ли нейросети генерировать новые задачи?
Новое исследование показывает, что большие языковые модели способны не только решать математические задачи, но и предлагать оригинальные направления для исследований.
Искусственный интеллект
Понимание видео и звука: новый вызов для искусственного интеллекта
Исследователи представили комплексный тест для оценки способностей современных ИИ-систем анализировать длинные видео- и аудиозаписи, выявляя существенные различия в эффективности открытых и проприетарных моделей.
Связь между структурой и свойствами: новый подход к материаловедению
Исследователи разработали базу данных и новый дескриптор, позволяющие связать атомные связи в кристаллах с макроскопическими свойствами материалов.
3D-модели по описанию: новый подход к генерации объектов по частям
Исследователи представили DreamPartGen — систему, способную создавать детализированные 3D-модели на основе текстового описания, уделяя особое внимание моделированию отдельных частей и их взаимосвязей.
Искусственный интеллект на служде науки: как обеспечить надёжность и безопасность?
В статье рассматриваются ключевые уязвимости больших языковых моделей при использовании в научных исследованиях и предлагается комплексный подход к их защите.
Иллюзии восприятия: Как формулировка вопроса влияет на зрение нейросетей
Новое исследование показывает, что даже незначительные изменения в формулировке вопроса могут кардинально менять фокус внимания визуальных моделей.
Суд и алгоритм: где заканчивается человек?
В статье рассматривается текущее состояние исследований по внедрению искусственного интеллекта в систему правосудия и его влияние на решения судей.
Время в Машине: Что Определяет Способность ИИ Понимать Временные Связи?
Новое исследование показывает, что способность больших языковых моделей рассуждать о времени зависит как от способа разбиения дат на части, так и от внутренней структуры представления времени.
Разум в эпоху ИИ: как стать куратором знаний
Новая парадигма обучения требует от человека не просто использования искусственного интеллекта, а активного управления интеллектуальными процессами и участия в создании коллективного знания.
Реактивное управление роботами: новый подход к скорости и точности
![Предложенный алгоритм FASTER устраняет задержку при принятии решений в системах управления действиями, сжимая итерации немедленной реакции в единый шаг, что обеспечивает десятикратное ускорение по сравнению с подходами [latex]\pi_{0.5}[/latex] и X-VLA, и позволяет достичь реакции в реальном времени даже в задачах, требующих высокой динамики, таких как игра в настольный теннис, при этом оставаясь плагином, не требующим изменений в архитектуре или дополнительного обучения.](https://arxiv.org/html/2603.19199v1/x1.png)
Исследователи представили FASTER — систему, оптимизирующую планирование действий для роботов, что позволяет им быстрее и эффективнее реагировать на изменяющуюся обстановку.