Редактирование изображений по слову: новый подход
В статье представлена система VIBE, позволяющая изменять изображения на основе текстовых инструкций с высокой точностью и эффективностью.
Искусственный интеллект
Наука без посредников: Новый подход к автоматическому написанию вступлений
Исследователи предлагают метод, позволяющий создавать качественные научные вступления без использования сложных агентских систем.
Командная работа агентов: обучение без обновления модели
Новый подход позволяет многоагентным системам улучшать навыки рассуждения и решения задач, используя совместное обучение и текстовый опыт без необходимости переобучения.
Языковые модели: Имитация или Понимание?
Статья рассматривает вопрос о том, могут ли современные большие языковые модели служить адекватными моделями когнитивных процессов.
Знания в помощь искусственному интеллекту: новый подход к интерпретируемому обучению
В статье представлена инновационная модель, объединяющая глубокое обучение с экспертными знаниями для повышения точности и понятности анализа данных.
Искусственный интеллект, который видит и рассуждает: Step3-VL-10B
Новая мультимодальная модель на 10 миллиардах параметров демонстрирует передовые возможности в обработке изображений и текста благодаря эффективному обучению и параллельному анализу.
Динамические сцены под новым углом: самообучение синтеза изображений
Новая разработка позволяет создавать реалистичные изображения с разных точек зрения даже в сложных, меняющихся сценах, используя лишь небольшое количество исходных кадров.
Научный поиск: как связать разрозненные знания
Новая система SciNets использует графовые модели для синтеза объяснений из научных публикаций, открывая путь к более глубокому пониманию механизмов и концепций.
Изменяя суть: Редактирование свойств объектов на изображениях
Новый метод позволяет точно изменять внутренние характеристики объектов на фотографиях, сохраняя при этом их узнаваемость.
Причинность шаг за шагом: ИИ, раскрывающий связи между явлениями
![Предлагаемая структура Tree-Query последовательно оценивает ряд запросов на специальной плоскости, начиная с проверки наличия обходного пути, блокируя соответствующие переменные при его обнаружении и, в конечном итоге, определяя одну из четырех возможных причинно-следственных связей между парами переменных [latex]X\_{1}, X\_{2}[/latex] - независимость, обратную связь, причинность от [latex]X\_{1}[/latex] к [latex]X\_{2}[/latex], или от [latex]X\_{2}[/latex] к [latex]X\_{1}[/latex] - с использованием агрегированных результатов, представленных на заключительном листе, и сопутствующей оценкой достоверности.](https://arxiv.org/html/2601.10137v1/Tree-query.png)
Новый подход позволяет моделям искусственного интеллекта выявлять причинно-следственные связи, делая процесс более прозрачным и надежным.