Denis Avetisyan

Исследование показывает, что применение искусственного интеллекта для автоматической распараллелизации кода не всегда стабильно и требует новых методов оценки качества.

Исследователи представляют систему, объединяющую передовые чиплеты, кремниевую фотонику и вычисления в памяти для значительного повышения производительности и энергоэффективности при работе с масштабными моделями машинного обучения.

Новый набор инструментов призван обеспечить более строгие стандарты оценки устойчивости больших языковых моделей к различным атакам и манипуляциям.

Исследование предлагает инновационный метод повышения эффективности вычислений в нейронных сетях за счет динамического использования разреженности данных.

Исследователи предлагают систему, объединяющую знания из графов и мощь современных языковых моделей для более точного и эффективного ответа на вопросы.

Представлен комплексный набор данных для оценки возможностей моделей, работающих с текстом и изображениями на тайском языке.

Исследование показывает, что представление истории покупок пользователя в виде визуальных данных повышает точность прогнозирования будущих приобретений.

Новый анализ подходов к обнаружению скрытых отказов в системах, управляемых множеством взаимодействующих агентов.