Сознание машин: новая модель двойных законов
В статье представлена оригинальная концепция, объясняющая возможность искусственного сознания и предлагающая критерии для его оценки.
Искусственный интеллект
Куда смотрит рука: понимание жестов в видео от первого лица
Новое исследование предлагает способ улучшить понимание видеозаписей от первого лица, обучая модели интерпретировать жесты и отвечать на вопросы о происходящем.
Синергия человека и ИИ: Новый подход к материаловедению
Исследователи предлагают инновационную систему, объединяющую опыт человека и возможности искусственного интеллекта для ускорения открытия и характеризации новых материалов.
Спрашивая о справедливости: как настроить рекомендации с помощью подсказок
Новое исследование показывает, что методы, основанные на текстовых подсказках, могут помочь уменьшить предвзятость в рекомендательных системах, использующих большие языковые модели.
Миниатюрный поиск по изображениям: как сжать огромную модель в 70 миллионов параметров
Новый подход позволяет добиться почти такой же точности поиска по визуальным документам, используя лишь компактный текстовый энкодер, значительно снижая вычислительные затраты.
Моделирование будущего: Ускоряем сложные системы
В статье представлен всесторонний обзор методов создания упрощенных моделей для эффективного анализа и прогнозирования поведения сложных инженерных систем.
Визуальный интеллект: новый подход к объединению изображений и текста
![В рамках разработанной унифицированной системы Cheers визуальные данные преобразуются в семантические токены, совместно обрабатываемые с текстовыми, что позволяет модели понимать запросы и генерировать изображения посредством адаптивной инъекции высокочастотных деталей в генераторную голову, предсказывающую векторное поле скорости в латентном пространстве для итеративной генерации изображений из гауссовского шума [latex] \mathbf{z}\_{0} [/latex] в конечное латентное представление [latex] \mathbf{z}\_{1} [/latex].](https://arxiv.org/html/2603.12793v1/x5.png)
Исследователи представили модель Cheers, способную понимать и генерировать изображения и текст благодаря разделению семантических представлений и детализации отдельных фрагментов.
Распознавание частиц в ATLAS: новые горизонты машинного обучения
![Результаты демонстрируют, что производительность алгоритма ParT, оцениваемая в зависимости от эффективности идентификации струй [latex]\epsilon_{sig}[/latex] и поперечного импульса струй [latex]p_T[/latex], превосходит показатели алгоритмов EFN, PFN и ParticleNet, что свидетельствует о его превосходстве в задачах, связанных с идентификацией и анализом струй.](https://arxiv.org/html/2603.12306v1/x4.png)
В статье представлен обзор современных методов классификации адронных объектов в эксперименте ATLAS, основанных на алгоритмах машинного обучения.
От разреженного к насыщенному: улучшение генерации изображений с помощью многогранного обучения
Новый подход к обучению генеративных моделей позволяет создавать более качественные и соответствующие запросам изображения за счет расширения пространства условий и использования многогранного обучения с подкреплением.
Наука в тандеме: как искусственный интеллект помогает создавать научные данные
В новой работе представлена система SciLire, объединяющая возможности человека и ИИ для более эффективного поиска, отбора и структурирования информации из научных публикаций.