Новая методика позволяет создавать изображения, которые намеренно вызывают неоднозначность в интерпретации, раскрывая различия в том, как человек и искусственный интеллект видят мир.

Представлен MuViS — комплексный бенчмарк, позволяющий оценить эффективность алгоритмов машинного обучения в задачах мультимодального виртуального сенсинга.

Исследование посвящено анализу факторов, влияющих на успешную адаптацию и долгосрочное пребывание новых пользователей в социальных VR-пространствах, в частности, в VRChat.

Новое исследование показывает, как люди интерпретируют поведение негуманоидных роботов, основываясь на описании их действий, и как эти интерпретации можно систематически изучать.

В статье представлена инновационная архитектура Vision Hopfield Memory Network (V-HMN), предлагающая новый подход к построению vision foundation models.

Исследование демонстрирует, как визуализация параметров регулятора импеданса в среде дополненной реальности повышает точность и эффективность телеопераций, требующих контроля силы.