Тема: Исследования
1268 материалов · страница 22 из 26
- SensorFM: универсальная модель Google для данных с носимых устройств здоровья
- SciReasoner: единая модель ИИ для «прозрачного» предсказания свойств по структуре в биологии, химии и материаловедении
- ReCoLoRA: рекурсивная консолидация LoRA-адаптеров с учётом спектра весов для последовательного дообучения LLM
- «Почему я не могу открыть свой ящик?»: как отучить модели распознавания действий от подсказок по объекту
- От лаборатории к практике: авторы представили обновлённую VLA-модель для роботов LingBot-VLA 2.0
- Omni-Sleep: базовая модель сна на связке ЦНС и вегетативной нервной системы
- LLT: локально-линейный трансформер для решения уравнений в частных производных
- LingBot-World 2.0: бесконечные виртуальные миры с гибким взаимодействием
- Кого теряет порог решения: недодиагностика редких подгрупп при классификации рентгена грудной клетки
- Как объяснить решения временных графовых сетей: метод MemExplainer заглядывает в их «память»
- JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) v1: промышленная LLM/VLM-платформа для товарных данных JD.com
- ИИ-мусор в текстах захватил соцсети, особенно LinkedIn и X
- Двойная латентная память для моделей «видение-язык-действие» в роботизированных манипуляциях
- CanvasAgent: агент, который учится сам подбирать визуальные инструменты для сложного создания и редактирования изображений
- Anthropic нашла в Claude скрытое «пространство», где модель обдумывает понятия до ответа
- TriRoute: единая обучаемая маршрутизация внимания, MoE-экспертов и KV-кэша
- RynnWorld-Teleop: модель мира, управляемая действиями, для «цифровой телеоперации» роботов
- RynnWorld-4D: 4D-модель мира воплощённого ИИ для роботизированной манипуляции предметами
- Правила транслитерации Unicode оказались тьюринг-полными
- Параллельное авторегрессионное декодирование для омнимодального плотного описания видео
- OpenAI: аудит показал, что около 30% задач в бенчмарке SWE-Bench Pro сломаны
- Незаметный сбой в калиброванном виртуальном скрининге: маргинальное конформное предсказание даёт заниженное покрытие для миноритарного класса, а классово-условная поправка это устраняет
- NEST: архитектура смеси экспертов по операционным режимам против сдвигов распределения в датасетах
- MORP-DRL: глубокое обучение с подкреплением для двухцелевой оптимизации портфеля на основе надёжности
- LLM-репетитор: адаптивная сложность промптов для RL-обучения без проверяемых ответов
- HiLS-Attention: иерархическое разреженное внимание для сверхдлинного контекста в языковых моделях
- DSpark: спекулятивное декодирование с верификацией по уверенности и полу-авторегрессионной генерацией
- Databricks сравнил ИИ-агентов для написания кода на своей кодовой базе из миллионов строк
- D2PO: новый способ обучать диффузионные сэмплеры, через предпочтения, а не имитацию учителя
- Анализ тональности речи через дистилляцию знаний и кросс-модальную интеграцию сгенерированных многоязычных транскриптов
- Vision as Unified Multimodal Generation: как SenseNova-Vision свела всё компьютерное зрение к генерации текста и картинок
- Учёные сравнили методы сжатия KV-кэша для LLM, и коэффициент сжатия оказался плохим предсказателем качества
- Статистически содержательная геометрия и нарушение калибровочной симметрии: геометрическая основа научных открытий и возникновения интеллекта
- Сила сотрудничества: как Google Maps снижает дорожные заторы
- SaMer сжимает визуальные токены для поиска по картинкам в 16 раз, и находит нужное точнее
- PixWorld: генерация и реконструкция 3D-сцен в едином пиксельном пространстве
- OmniOpt: таксономия, геометрия и бенчмарк современных оптимизаторов
- MANCE: удаление концептов из представлений моделей с учётом их многообразия
- Малые ИИ-модели набирают популярность по всему миру
- Light-Omni: рефлекс вместо рассуждений в агентном понимании видео с долговременной памятью
- KVpop: сжатие KV-кэша через обучаемое предиктивное отсеивание токенов
- Классификация текста без обучения: учёные предложили меру расстояния на основе вложенных повторов
- Как персона агента влияет на поведение ИИ в игре «Делись или воруй»
- InternVLA-A1.5: единая модель понимания, скрытого предвидения и действия для роботов
- Интеллект дешевеет до нуля: что это значит для систем управления данными в эпоху ИИ-агентов
- Design-CP: контекстный параллелизм для дизайна белковых наночастиц
- VLA-Corrector: как научить робота исправлять ошибки во время действия
- Учёные впервые использовали точное редактирование генов для изучения развития человеческого эмбриона и нашли главный ген
- Скрытое пространство мышления: как учёные Anthropic открыли внутренний «разум» Claude
- ResearchStudio-Idea: система для научных идей, основанная на анализе конференций