Новости

Свежие новости и полезные статьи про искусственный интеллект и машинное обучение

Мощность гибридного компьютерного зрения: сочетание физики и big data

Новое исследование по совершенствованию технологий компьютерного зрения сочетает науку о больших данных и физику. Такое гибридное компьютерное зрение позволяет ИИ осознанно воспринимать, взаимодействовать и реагировать на внешнюю среду в реальном времени.

Curious Replay: сила любопытства для развития искусственного интеллекта

Благодаря инновационному методу "curious replay" агенты ИИ теперь способны самостоятельно анализировать свой опыт и исследовать новую среду, что значительно улучшает их способность адаптироваться и повышает эффективность работы.

Sophia сокращает время предварительного обучения языковых моделей вдвое

Команда из Стенфорда разработала новый подход для оптимизации предварительного обучения БЯМ. Благодаря двум ключевым методам им удалось значительно снизить затраты, сделав процесс более доступным для небольших компаний и групп исследователей.

Искусственный интеллект способен переводит мозговую активность человека в письменный текст

Новаторская система ИИ использует неинвазивные методы и данные сканера фМРТ для превращения мыслей в текст. Достигнутые показатели семантического декодера в переводе мыслей человека открывают новые возможности для улучшения общения.

Применение нейронных сетей тестируют для возврата образцов грунта с поверхности Марса

Европейское космическое агентство использует нейронные сети при разработке системы сбора и доставки образцов с Марса. Сложная миссия по возвращению образцов, собранных марсоходом Perseverance, считается решающей для раскрытия тайн красной планеты.

Генеративный искусственный интеллект преобразует виртуальных персонажей

Генеративный искусственный интеллект трансформирует мир компьютерных игр, преобразуя виртуальных персонажей и улучшая их навыки общения. NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) позволяет разработчикам наделять неигровых персонажей интеллектом, тем самым изменяя игровой процесс и расширяя границы возможного.



Улучшение машинного обучения: поиск баланса между имитацией и пробно-ошибочным методами

Исследователи работают над более эффективным методом машинного обучения для неопределенных ситуаций в реальном мире. Новый алгоритм будет определять, когда "машина-ученик" должна слушаться своего учителя, а когда учиться самостоятельно.

Новая архитектура, сочетающая в себе глубокие нейронные сети и векторно-символьные модели

Новая архитектура направлена на преодоление существующих ограничений нейронных сетей и символического ИИ. Предложенная модель уже демонстрирует высокую эффективность в решении логических задач, открывая перспективу для интеграции различных парадигм ИИ.

Меминдуктор: исследователи открыли новый элемент электронных схем

Меминдуктор, как и открытые ранее мемристор и мемконденсатор, является одним из элементов электронной схемы, способных сохранять и восстанавливать предыдущие значения тока или напряжения.

Применение машинного обучения для поиска надежных и доступных солнечных элементов

Солнечные батареи на основе гибридных органо-неорганических перовскитов в настоящее время одно из наиболее прогрессирующих направлений альтернативной энергетики. Эти молекулы положили начало развитию нового класса фотовольтаических устройств – перовскитных солнечных элементов.

Новый метод для повышения точности компьютерного зрения

Исследователи использовали набор простых программ для генерации изображений, чтобы создать набор данных для обучения моделей компьютерного зрения. Такой подход способствует улучшению производительности моделей классификации изображений, обученных на синтетических данных.

Как нейронные сети обучаются движению? Интерпретация моделирования движения с использованием относительного изменения положения

Ученые разработали новый подход к моделированию движения, используя относительное изменение положения. Они оценили способность архитектур глубоких нейронных сетей моделировать движение посредством задач распознавания и прогнозирования движения.

Эмбеддинг стохастического кластера – новый метод визуализации больших наборов данных

Исследователи разработали новый алгоритм ИИ, призванный визуализировать кластеры данных и другие макроскопические признаки так, чтобы они были максимально отчетливы, легко наблюдаемые и понятные для людей.

Автор текста человек или робот? Ученые создают инструмент-детектор

Ученые разработали модель DetectGPT, которая в 95% случаев может отличить текст, написанный человеком, от текста, сгенерированного с помощью популярных языковых моделей с открытым исходным кодом.

Deep neural network - нейронная сеть на основе кремниевых мемристивных синапсов

Исследователи создали новую нейроморфную вычислительную систему, поддерживающую генеративный и графический класс моделей глубокого обучения и возможность работы с нейронными моделями глубокого обучения.