Qwen3-ASR: Голос без границ
Новая модель Qwen3-ASR открывает возможности для точного и многоязычного распознавания речи, обеспечивая высокую точность и временную синхронизацию.
Искусственный интеллект
Грань между Творчеством и Риском: Искусственный Интеллект и Эротический Контент
Новые возможности генеративных моделей открывают невиданные горизонты в создании контента, но вместе с тем поднимают острые вопросы этики и безопасности.
Мир в моделях: Проверка физического здравого смысла ИИ
Новый бенчмарк WorldBench позволяет оценить, насколько хорошо ИИ-системы понимают и предсказывают поведение физического мира, выходя за рамки простой визуальной правдоподобности.
Материалы будущего: Искусственный интеллект на службе устойчивости
Новый подход к разработке материалов объединяет возможности машинного обучения и оценки жизненного цикла для создания действительно экологичных и эффективных решений.
Больше слов, меньше экспертов: Новый подход к масштабированию языковых моделей
Исследование показывает, что увеличение размера словарного представления, а не количества экспертов, может стать более эффективным способом улучшения производительности и скорости работы больших языковых моделей.
Нейросети и алгебра: способны ли они постичь структуру групп?
![Исследование линейных зондов, применённых к трансформеру, обученному предсказывать бинарную операцию на [latex]S_5[/latex], и многослойному персептрону (MLP) на [latex]D_{30}[/latex], демонстрирует, что зонды, ориентированные на чередующиеся подгруппы и подгруппы вращений, достигают более высокой точности, чем зонды, обученные на случайной разметке, при этом доверительные интервалы, рассчитанные для MLP после каждого слоя ReLU, показывают стабильность результатов, в то время как значительные колебания производительности трансформера между различными инициализациями не позволяют сделать аналогичные выводы.](https://arxiv.org/html/2601.21150v1/subgroup_probe_mlp_dihedral.png)
Исследование показывает, могут ли узкие нейронные сети, обученные предсказывать операции в конечных группах, выявить абстрактные алгебраические концепции, такие как коммутативность и подгрупповая структура.
MAD: Modality-Adaptive Decoding for Mitigating Cross-Modal Hallucinations in Multimodal Large Language Models
Многомодальные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, подвержены проблеме межмодальных галлюцинаций, приводящих к неверной генерации информации. В работе ‘MAD: Modality-Adaptive Decoding for Mitigating Cross-Modal Hallucinations in Multimodal Large Language Models’ предложен метод Modality-Adaptive Decoding (MAD) — обучение без учителя, динамически взвешивающее вклад различных модальностей при декодировании. Данный подход позволяет модели фокусироваться на релевантной информации и подавлять межмодальные помехи, значительно снижая количество галлюцинаций в аудиовизуальных задачах. Не является ли адаптивное взвешивание модальностей ключевым шагом к созданию более надежных и эффективных многомодальных систем искусственного интеллекта?
Активное прогнозирование: Новый взгляд на обучение с подкреплением
В статье представлена инновационная концепция, объединяющая активное умозаключение и обучение с подкреплением, позволяющая агентам эффективно действовать в сложных средах.
Поиск без пробелов: Новый вызов для интеллектуальных агентов
Исследователи представили комплексный тест DeepSearchQA, позволяющий оценить способность веб-агентов к всестороннему поиску информации, выходящему за рамки поиска единственного правильного ответа.
Причинно-следственные связи для понятного ИИ: Новый подход к анализу данных
Исследователи предлагают инновационный метод обнаружения причинно-следственных связей, позволяющий повысить стабильность и интерпретируемость моделей искусственного интеллекта при работе с разнородными данными.