Искусственный интеллект: от проблем к переменам

В статье рассматривается, как успешно внедрить искусственный интеллект в процессы разработки программного обеспечения, учитывая не только технические аспекты, но и человеческий фактор.

В статье рассматривается, как успешно внедрить искусственный интеллект в процессы разработки программного обеспечения, учитывая не только технические аспекты, но и человеческий фактор.

В статье исследуется потенциал тактильных графиков для создания более доступных и эффективных способов представления информации, выходящих за рамки традиционных визуальных подходов.

Исследователи представляют StreamEQA — платформу для оценки способности моделей понимать видеопотоки в условиях, приближенных к реальным взаимодействиям.

Исследователи предлагают инновационную архитектуру на основе генеративно-состязательных сетей для реалистичного восстановления поврежденных изображений лиц.

Новый бенчмарк ASCIIBench позволяет оценить способность современных моделей понимать и интерпретировать визуально-текстовые данные, представленные в форме ASCII-арта.

Новое исследование показывает, как последовательность предоставления объяснений искусственным интеллектом может влиять на качество обратной связи от пользователей в процессе интерактивной отладки.

Представлен индекс ACE, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта справляются с повседневными задачами пользователей в сферах от покупок до кулинарии.

Исследователи предлагают инновационный метод переноса знаний из виртуальной среды в реальный мир, значительно повышая эффективность обучения роботов сложным манипуляциям.
Новая система SlideGen позволяет создавать визуально привлекательные и содержательные презентации по научным статьям без участия человека.

Исследователи представили GaussianBlender — систему, позволяющую мгновенно стилизовать 3D-модели, созданные на основе гауссовых сплеттеров, без необходимости длительной оптимизации.