Всё, что блестит – переобученная модель: RIL для экономичных VLMs.

Автор: Денис Аветисян В этом исследовании различные визуальные языковые модели сопоставляются по их способности к решению широкого спектра задач, от анализа диаграмм до решения математических проблем и ответов на вопросы о реальном мире – всё это демонстрирует стремление к изящному и эффективному решению сложных задач. Результаты оценки, полученные на множестве авторитетных бенчмарков, позволяют оценить истинную … Читать далее

Двухуровневое причинно-следственное обучение, ориентированное на принятие решений, для крупномасштабной оптимизации маркетинга: объединение наблюдательных и экспериментальных данных

Автор: Денис Аветисян Рамка Bi-DFCL представляет собой сложную архитектуру, где причинно-следственные связи выявляются и анализируются на разных уровнях абстракции. Она демонстрирует, как системы могут адаптироваться и эволюционировать, извлекая уроки из хода времени и накопленного опыта. В современной маркетинговой среде, где сложные кампании направлены на максимальное вовлечение и доход, эффективное распределение ресурсов становится критически важной задачей. … Читать далее

Геометрия рассуждений: Дифференциальная логика в пространстве представлений.

Автор: Денис Аветисян Традиционные подходы к искусственному интеллекту, полагающиеся на символьную манипуляцию, зачастую оказываются хрупкими перед лицом сложного рассуждения, в то время как современные языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, лишены четкого геометрического понимания концепций, которыми оперируют. В исследовании ‘The Geometry of Reasoning: Flowing Logics in Representation Space’, авторы смело заявляют о необходимости построения более … Читать далее

Память как у человека: новая архитектура для эффективных LLM-агентов.

Автор: Денис Аветисян Архитектура LightMem представляет собой гармоничную систему из трех взаимосвязанных модулей: эффективной кратковременной памяти, лаконичного модуля оперативной памяти и долгосрочной памяти, спроектированной для мгновенного доступа к данным. Эта структура обеспечивает не только сохранение важной информации, но и ее быстрое извлечение, подобно живому организму. Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие возможности, однако их способность … Читать далее

Насколько далеки современные редакторы изображений от физической достоверности: PICABench как мерило реализма.

Автор: Денис Аветисян Анализ PICABench демонстрирует строгую математическую структуру реализма изображений, выявляя распределение пар «вопрос-ответ» и длину инструкций для оценки точности моделей. Эта композиция позволяет с доказательной строгостью оценить фундаментальные аспекты редактирования изображений. Несмотря на впечатляющий прогресс в создании изображений по текстовым запросам, фундаментальный разрыв между эстетической привлекательностью и физической достоверностью остаётся нерешённой проблемой. В … Читать далее

Нейросети-фундаменты: взламываем мозг, пока он не взломал нас.

Автор: Денис Аветисян Искусственный интеллект и нейронаука развиваются рука об руку, открывая новые горизонты понимания мозга и создавая более совершенные системы. Эта схема демонстрирует ключевые области применения ИИ в нейронауке и те вызовы, которые предстоит решить для дальнейшего прогресса. В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта, когда возможности “Foundation and Large-Scale AI Models in Neuroscience: A … Читать далее

StreamingVLM: когда даже бесконечный видоряд не сломает RoPE.

Автор: Денис Аветисян Все давно смирились с тем, что обработка видео, особенно длинных потоков, требует либо непомерных вычислительных ресурсов, либо жертв в понимании контекста – либо память перегружена, либо «картинка» рвется на части. Но что если появилась система, “StreamingVLM: Real-Time Understanding for Infinite Video Streams”, которая обещает не просто обрабатывать, а именно понимать бесконечный видеопоток … Читать далее

Архитектура искусственного интеллекта, вдохновлённая нейрокогнитивными принципами.

Автор: Денис Аветисян Несмотря на впечатляющий прогресс в области искусственного интеллекта, современная парадигма, сосредоточенная на статистическом распознавании образов, все чаще демонстрирует хрупкость обобщения и неспособность к адаптации в новых, непредсказуемых сценариях. В работе ‘Towards Neurocognitive-Inspired Intelligence: From AI’s Structural Mimicry to Human-Like Functional Cognition’, авторы осмеливаются подвергнуть сомнению преобладающее увлечение структурным подражанием мозгу, указывая на … Читать далее

Кольцевые коды: Гарантированная целостность полиномиальных данных перед лицом тихой порчи информации.

Автор: Денис Аветисян В эпоху стремительного роста объемов данных и усложнения вычислительных систем, тихие повреждения данных (Silent Data Corruption – SDC) представляют собой скрытую, но растущую угрозу надежности вычислений. В своей работе «Structure-Preserving Error-Correcting Codes for Polynomial Frames» авторы смело исследуют конфликт между необходимостью защиты данных от этих скрытых ошибок и сохранением алгебраической структуры, критически … Читать далее

Глубина Мартингейла: Время оптимальной остановки и границы выразительности.

Автор: Денис Аветисян В сердце оптимальной остановки кроется фундаментальное противоречие: стремление к точному моменту решения, с одной стороны, и неизбежная неопределенность рыночных сил – с другой. В условиях растущей сложности финансовых инструментов и все более высоких требований к скорости принятия решений, традиционные подходы часто оказываются неспособными эффективно справляться с многомерными пространствами состояний. В своей работе, … Читать далее