Новости

Свежие новости и полезные статьи про искусственный интеллект и машинное обучение

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.

Использование машинного обучения для прогнозирования выбросов аминов

Группа ученых разработала новый способ прогнозирования выбросов аминов на заводах по улавливанию углерода, используя машинное обучение и экспериментальные данные стресс-теста, проведенного на заводе в Германии.

Ученые разработали электронную кожу для интерактивного сенсорного общения в виртуальном мире

Беспроводная мягкая электронная кожа может как распознавать, так и передавать ощущение прикосновения, а также формировать сенсорную сеть, что открывает большие возможности для улучшения интерактивного сенсорного общения.