AI QAZAQSTAN.COM
RUKKEN
Мақалалар каталогы

Барлық материалдар

Барлық жарияланған талдаулар, егеменді стек зерттеулері, экожүйе жаңалықтары және ЖИ модельдерінің шолулары.

2220
Материал
Қамту:Барлығы🇰🇿 Қазақстан🌐 Әлемде
Бағыт:БарлығыҚазақстан жаңалықтары (2091)Әлемдік ЖИ жаңалықтары (2172)Зертханалар мен зерттеулер (244)arXiv мақалалары (624)Hugging Face: модельдер мен деректер (74)Бейне (1696)Telegram арналары (1531)Әлеуметтік желілер (1)
Тақырып:Барлық тақырыптарСаясат және реттеу (987)Стартаптар (1183)Зерттеулер (2682)Инфрақұрылым (868)Білім (506)Салалық ЖИ (623)Финтех (163)Криптосфера және блокчейн (191)Білім базасы (1126)Жалпы (2048)
Зерттеулер1 мин

The AI Hype Index: AI loves cheating

Brace yourself: It turns out AI is being optimized for cheating. OpenAI’s agents hacked into Hugging Face to get the answers to a cybersecurity test. Next, they solved a prestigious math problem (or just stole from two top mathematicians’ answer sheets). Anthropic’s models have…

MIT Technology Review
Зерттеулер1 мин

Jev не умеет писать. Зато решает быстрее и в разы дешевле LLM

Привет, это Антон, и сегодня я хотел бы вам рассказать про модель Джеф. Ну, это не очередная модель. Это скорее та модель, которая сейчас немножко хайпует. И она у себя под капотом реализует совершенно иной принцип, не то, как мы привыкли. Мы обычно с вами привыкли, как то, что…

YouTube — Amorev
Зерттеулер1 мин

GBM өмір сүруін болжауға арналған дәл және түсіндірілетін гиперграфиялық нейрондық желі

Multiforme глиобластомасының (GBM) өмір сүруін болжау дәл және түсіндірілетін үлгілерді талап етеді, бірақ бар тәсілдер бұл мақсаттарды бәсекелес ретінде қарастырады, мұнда орындаушы модельдер мөлдірлікті құрбан етеді, ал түсіндірілетін модельдер нашарлаған болжамды қабылдайды ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Мықты сәтсіздік, консервативті жөндеу: модельдер арасындағы ақаулардан мәтіндік білімнің дистилляциясы

Сәтсіздікке негізделген мәтіндік білімді дистилляциялау оның тапсырма қателерін тексеру арқылы модель біліміндегі олқылықтарды табуға бағытталған. Тазартылған білім осы үлгінің («бастапқы үлгі») және басқа үлгілердің екеуін де негіздеу үшін пайдалы болуы мүмкін. Дегенмен, бұл білім беру болмауы мүмкін ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

DGS-JEPA: динамикалық гаусс шашырауы үшін уақытша композициялық бірлескен кірістіру болжамы

Dynamic Gaussian Splatting дамып келе жатқан 3D көріністерінің айқын көрінісін береді, бірақ бар тәсілдер қайта пайдалануға болатын болжамды динамикасын үйрену үшін емес, ең алдымен, қайта құру, болашақ күйді құру немесе көрсету үшін оңтайландырылған. Біз 4DGS-JEPA ұсынамыз,…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

X-Planner: Іске қосылған интеллект үшін оқиға-құрылымдық тапсырманы жоспарлау

Тапсырмаларды жоспарлау жоғары деңгейлі нұсқаулар мен орындалатын әрекеттерді ұзақ көкжиекте манипуляциялауда байланыстырады, дегенмен қазіргі Vision-Language-Action (VLA) жүйелері бұл аралық құрылымды жиі жасырады. Қолданыстағы ойлау тізбегін (CoT) жоспарлаушылар да дөрекі тапсырмалар деңгейіне сенеді ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Ovis-Embedding: Әмбебап Омни-модальды кірістіру шекараларын итермелеу

Бұл есепте біз \textbf{Ovis-Embedding}, мәтіннің, кескіннің, бейненің және дыбыстың жергілікті интеграциясына негізделген ең заманауи омни-модальды ендіру тобын таныстырамыз. Жеке модальді мұнараларды жинаудың орнына, Ovis-Embedding әртүрлі кодтау үшін ортақ мультимодальды магистральды пайдаланады ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

MedGate-Fusion: Инсульт қаупін болжамды стратификация үшін бірінші кездесудің семантикалық баяндауын және физиологиялық биомаркерлерді біріктіру

Бастапқы медициналық көмек көрсетуде инсульт қаупінің болжамды стратификациясы қиын, себебі ерте қауіп сигналдары әдеттегі биомаркерлер мен құрылымдалмаған клиникалық әңгімелер бойынша таратылады. Біз MedGate-Fusion, трансформаторға негізделген көп модальды қақпалы архитектураны ұсынамыз…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Маршрутизация графигі ретінде назар аударыңыз: бір алға өтуден тірі тізбекті шығару

Тіл үлгілеріндегі схемаларды табу әдетте көптеген мұқият араласуды білдіреді. Біз қарапайымырақ нәрсені қолданып көреміз: назарды бір алға өтуден маршрут картасы ретінде қарастырыңыз, жауапқа бағытталған шағын маршруттар жинағын сақтаңыз және бұл маршруттардың шынымен маңызды екенін сұраңыз. Олар…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Трансформатор негізіндегі машиналық оқытуды қолдану арқылы OpenXR үшін нақты уақыттағы қол қимылын тану

Қол қимылын тану ойын, виртуалды шындық (VR), робототехника және т.б. қолданбалар үшін интуитивті интерфейстерді қамтамасыз ететін адам мен компьютердің өзара әрекеттесуінің (HCI) негізгі құрамдас бөлігі болып табылады. Бұл зерттеу нақты уақыттағы қол қимылы үшін трансформаторға негізделген машинаны оқыту модельдерін біріктіреді ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

ShowTellArena: демонстрациялар арқылы іскерлік жұмыс үрдісін түсінуді бағалау

Біз әріптесімізге жұмысты көрсету және шешімдерді түсіндіру арқылы жиі үйретеміз. Агенттің сол сабақтан не түсінгенін қалай тексеруге болады? Біз баяндалған іскерлік демонстрациялардан кейін түсіну үшін ShowTellArena, эталондық хаттама мен жалпыға ортақ деректер жиынтығын енгіземіз. The…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

«Үлкен тілдік үлгілерді пайымдау үшін күшейтілген оқытудағы ілгерілету тиімділігі: таксономия және болашақ бағыттары»

Ақыл-ойға бағытталған күшейтетін оқыту үлкен тіл үлгілеріне математикалық, кодтау және басқа да көп сатылы тапсырмаларды шешуге мүмкіндік береді, бірақ оқыту құнының елеулі бөлігін саясат жаңартулары үшін траекториялар жасалатын шығаруға ауыстырады. Тиімді енгізу механизмдері…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Синтетикалық тұлғалар аудиторияның нақты жауабын болжайды ма? Тұлғаға негізделген көшіру модельдеуінен басқа тұлға жоқ базалық көрсеткіштен асып түсетін Sim-to-real зерттеу

Маркетологтар үлкен тіл үлгілерін (LLM) «синтетикалық тұлғалар» ретінде аудиторияның көшірме бөлігін жөнелтуден бұрын қалай қабылдайтынын болжау үшін көбірек пайдаланады, бұл профильге негізделген LLM-тердің адам үлгілеріне еліктейтінін дәлелдеді. Бірақ бұл болжам шындыққа сәйкес келеді ме?

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Wiki LLM индекстеуін пайдалану арқылы машиналық оқыту сабақтарында кеңейтілген оқытудың әлеуеті

Үлкен тілдік модельдер курсқа арнайы репетиторлар ретінде көбірек қолданылады, бірақ олардың пайдалылығы семестрдің ортасында жиі қайта қаралатын, тексерілген оқу материалдарына негізделуге байланысты. Біздің алдыңғы жұмысымыз мультимодальды іздеуді кеңейтілген ұрпақ (RAG) жүйесін құрды ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Офлайн прокси-серверлерден онлайн шешімдерге дейін: сөйлесу AI үшін деңгейлі келісімді бағалау құрылымы

Онлайн A/B эксперименттері пайдаланушының қатысуы үшін шешім стандарты болып табылады, бірақ трафик пен оқу уақыты сөйлесу-AI өзгерістерінің қаншасын тексеруге болатынын шектейді. Қолданушының емделуіне әсер етпей есептеуге арналған желіден тыс сигналдың нәтижелерімен сәйкес келетінін сұраймыз ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Агенттерді тұрақты ету: дағдылар қайталанатын тапсырмалар үшін әдеттер қалыптастыруы керек

On repeated work, agents are inconsistent. Біз әрқайсысы үш рет 42 тапсырманы орындадық және үлгіге байланысты 38% -дан 74% -ға дейін келіспейтін жауаптарды қайтарғанын анықтадық. Сатып алушы, аудитор немесе реттеуші талап ететін нәрсе, ал агенттерде бұл сәйкестік жоқ. They are wasteful too:…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Сәндіктен жүк көтеруге дейін: тапсырманың қиындығы ой тізбегінің себептік рөлін қалыптастырады

Ойлау тізбегі (CoT) мониторингі жазбаша дәлелдер жауапты шектейтін жағдайда ғана мағыналы болады. Біз жалғастыруға негізделген себеп-салдарлық тестілеуді енгіземіз, ол бір ойлау қадамын бұзатын, тізбекті қысқартатын және модельді одан әрі жалғастыруға мәжбүр ететін абляция-патч интервенциясын…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

RAG-NAROK: дереккөзге қатысты теріске шығаруы бар RAG-да іздеуді білетін білім корпусының улануы

Іздеу кеңейтілген генерациялау (RAG) жүйелері тексерілетін сыртқы білімдегі үлкен тіл үлгісінің (LLM) нәтижелерін негіздеу үшін басым архитектура ретінде пайда болды, бірақ олардың динамикалық іздеу құбырына құрылымдық тәуелділігі негізінен зерттелмеген ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Түсіндіру түзету емес: LLMs жібере алмайды

Тіл үлгілеріндегі диалог қателері әдетте жад ақаулары ретінде белгіленеді: контекст тым ұзақ, қорытындылар жоғалған, шектеу ұмытылған. Біз бұл тереңірек мәселені жіберіп алғанын дәлелдейміз: көптеген әңгімелерде модель ұмытпайды, оны тым ерте жасайды. Белгісіз ерте бұрылыс құлады ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Кәсіпорын деректерін түсінуді үйренді: деректер агенттеріне арналған қысу және бағыттау

Кәсіпорын параметрлеріндегі құрылымдық деректер агенттері сәйкес дәлелдері схемалар, қарым-қатынастар, саясаттар және қайталанатын іскерлік рөлдер бойынша таратылатын күрделі деректер орталары бойынша пікір алысуы керек. Заманауи агенттік жүйелер бұл жүктемені жиі қайта пайдалануға болатын төмендету стилі арқылы шешеді ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

LLM агенттері бөлмені оқи алмаған кезде: қарым-қатынастық әлеуметтік пайымдауға қайта бейімделіңіз

Әлеуметтік агенттің ең негізгі шешімдері (осы жазбаға жауап беруім керек пе? кімге хабарласуым керек?) тек мазмұн мәселесі емес. Дұрыс әрекет көбінесе адамдар арасындағы жасырын қарым-қатынасқа байланысты болады - байланыс күші, өзара қарым-қатынас, өзара байланыстар - бұл ...

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

AI нейробиологы: нейровизуалды талдауға арналған интерактивті агенттік интерфейс

Нейробейнелеу деректерін талдау арнайы кодтауды және статистикалық сараптаманы қажет етеді, бұл есептеуіш негіздері жоқ зерттеушілер үшін қолжетімділікті шектейді. Біз AI Neuroscientist, интерактивті деректерді зерттеуге арналған тіл агентін ұсынамыз. Жүйе үлкен…

arXiv — cs.AI