
Как сделать искусственный интеллект более справедливым: стратегии отказа от обучения без повторного обучения



Как сделать искусственный интеллект более справедливым: стратегии отказа от обучения без повторного обучения
Введение С каждым годом мир робототехники и искусственного интеллекта (ИИ) становится все более сложным и многогранным. Чтобы не отставать от последних тенденций и разработок, важно следить за авторитетными…
Meet dots.ocr: Новый 1.7B Модель «Зрение-Язык», Достигающая SOTA Результатов в Многоязычном Парсинге Документов В современном мире, где информация поступает на разных языках и в различных форматах, умение эффективно…
MMSearch-R1: Конечное Обучение С Подкреплением для Активного Поиска Изображений в LMM Большие многомодальные модели (LMM) продемонстрировали выдающиеся способности при обучении на обширных визуально-текстовых данных, значительно продвигая задачи многомодального…
Введение в Sonata: Прорыв в Обучении Без Учителя для 3D Точечных Облаков Исследования в области 3D обучения без учителя (SSL) сталкиваются с проблемами в создании семантически значимых представлений…
Усиление временных рядов ИИ Усиление Временных Рядов ИИ: Как Salesforce Использует Синтетические Данные для Улучшения Основных Моделей Проблемы Анализа Временных Рядов Анализ временных рядов сталкивается с серьезными проблемами,…