Новое исследование показывает, что современные модели, объединяющие зрение и язык, способны значительно улучшить свои навыки в решении задач, требующих понимания геометрии и пространственного мышления.
В статье представлена архитектура CAViT, усовершенствование Vision Transformer, позволяющее динамически смешивать признаки для повышения эффективности и точности.
Исследователи представили инновационную систему, способную лучше понимать видеоконтент благодаря одновременной обработке видео- и аудиоинформации и учету намерений пользователя.
Новая система позволяет генеративным нейросетям лучше понимать намерения дизайнера, делая процесс создания визуальных решений более интуитивным и управляемым.
![Траектории семантического поиска, формируемые кумулятивными списками слов, анализируются с использованием динамических метрик, таких как скорость, ускорение и энтропия [latex] x^{\prime} [/latex], [latex] x^{\prime\prime} [/latex], для последующей оценки дисперсии этих траекторий вокруг общего центроида, что позволяет выявить закономерности в организации семантического пространства.](https://arxiv.org/html/2602.05971v1/figures/pipeline.png)
Новое исследование показывает, как человеческий мозг «навигирует» в пространстве значений при создании понятий и выражений.
Новая нейрографическая модель позволяет роботам реконструировать трехмерные сцены и планировать захват объектов, используя всего одно изображение RGBD, без предварительного обучения на 3D-данных.
Исследователи представляют NVS-HO — масштабный набор данных для оценки алгоритмов синтеза новых видов объектов, которые держат в руках, и выявляют слабые места современных методов.
Новое исследование показывает, какие когнитивные усилия требуются пользователям при получении медицинской информации от чат-ботов с искусственным интеллектом.
![Для преодоления разрыва между системами отсчёта, разработанная структура явно отделяет пространственное рассуждение от эгоцентричных визуальных априорных знаний, функционируя в три этапа: преобразование двухмерных визуальных наблюдений в унифицированное трёхмерное метрическое пространство [latex]\mathcal{W}[/latex], построение согласованной с запросом аллоцентрической системы отсчёта [latex]\mathcal{F}\_{allo}[/latex] посредством явного преобразования координат и, наконец, вывод окончательного ответа посредством логического вывода, основанного на геометрии.](https://arxiv.org/html/2602.05789v1/x4.png)
Исследователи предлагают метод, позволяющий моделям лучше понимать пространственные отношения в окружающем мире, отделив объективное описание сцены от субъективной точки зрения.
Новое исследование рассматривает, способно ли обучение языковых моделей взаимодействию с окружением улучшить их понимание базовых физических принципов.