Руки, которые понимают: GR-Dexter для сложного манипулирования

Пирамида данных GR-Dexter демонстрирует иерархическую организацию информации, позволяющую эффективно управлять сложными манипуляциями и обеспечивать надежное взаимодействие с объектами.

Новая система GR-Dexter объединяет продвинутую роботизированную руку, модели обработки зрения и языка, и данные, полученные от операторов-людей, для выполнения сложных задач манипулирования.

Визуальный интеллект в химии: Автоматический анализ сложных молекулярных процессов

В процессе неконтролируемого обнаружения каналов, система, функционирующая как «наставник», предоставляет целенаправленные рекомендации по оптимизации выбора размерности, алгоритмов кластеризации, настройке гиперпараметров и финальной оценке результатов, опираясь на диагностические данные, полученные от «ученика».

Новая система объединяет возможности искусственного интеллекта и химических знаний для самостоятельной интерпретации результатов моделирования динамики молекул.

Искусственный интеллект и энергоэффективность кода: взгляд из pull request

Иерархическая классификация проблем, связанных с энергетикой, позволяет выявить взаимосвязи между различными аспектами энергетической безопасности, устойчивости и доступности ресурсов, формируя целостную картину энергетических вызовов.

Новое исследование анализирует, как системы на основе ИИ решают проблемы энергопотребления в программном обеспечении, изучая их вклад в открытые проекты.

Видео под контролем: сохранение целостности в алгоритмах сжатия

В процессе дообучения авторегрессионных видеомоделей, предварительно обученная модель сжатия памяти обеспечивает основу для последующей тонкой настройки, позволяя эффективно оптимизировать процесс генерации видеопоследовательностей.

Новый подход к сжатию видео использует предварительное обучение для точного восстановления кадров и повышения стабильности при генерации видеопотока.

Нейросети на пределе: аппаратное ускорение и вызовы современности

Ускорение нейронных сетей позволяет эффективно обрабатывать сложные вычисления, существенно повышая производительность и открывая новые возможности для задач искусственного интеллекта.

В статье представлен всесторонний обзор современных аппаратных решений для ускорения нейронных сетей, охватывающий ключевые проблемы и перспективные направления развития.