Мозг и Искусственный Интеллект: Слияние Моделей

от

BrainFuse представляет собой интегрированную платформу, объединяющую функциональность нейронного моделирования и искусственного интеллекта, что позволяет создавать биологически достоверные нейронные модели и обучать их с использованием стандартных методов градиентного спуска, а также расширяет возможности разработки биовдохновленного интеллекта благодаря поддержке нейроморфного оборудования и совместимости с широким спектром аппаратных средств, включая специализированные чипы, обеспечивая при этом сравнимую вычислительную эффективность с оптимизированными моделями упрощенных нейронов, такими как LIF.

Новая платформа BrainFuse объединяет реалистичное биологическое моделирование нейронов с передовыми методами искусственного интеллекта, открывая возможности для глубокого понимания и эмуляции работы мозга.

Живые Интерфейсы: Новая Эра Взаимодействия Автономных Систем

от

Протокол жидкостного интерфейса (LIP) представляет собой макроархитектуру, определяющую взаимодействие систем в динамичной среде, где время рассматривается не как параметр, а как неотъемлемая часть функционирования.

Статья представляет концепцию «живых интерфейсов» — динамической системы семантических переговоров, обеспечивающей гибкую координацию между автономными агентами в условиях неопределенности.

Пространство и разум: как «галлюцинации» ИИ помогают проектировать города будущего

от

Пока система действует на автопилоте, основанном на физических принципах, до тех пор, пока ошибка предсказания не превысит заданный порог τ, после чего активируется более сложный механизм генерации ожиданий, а расхождение между сгенерированным и реальным состоянием, выраженное как [latex]\Delta = 1 - sim[/latex], определяет степень

Новый подход к архитектурному моделированию рассматривает людей не как физические объекты, а как когнитивных агентов, используя «галлюцинации» искусственного интеллекта для выявления проблем в планировке пространств и повышения комфорта городской среды.

Адаптивные Агенты для Графических Интерфейсов: Обучение в Меняющемся Мире

от

Непрерывно действующие графические агенты функционируют в условиях двух изменяющихся сценариев: динамично меняющейся области применения (например, переход от мобильной ОС к веб-ОС) и изменяющегося разрешения (например, масштабирование от 1080p до 4K).

В статье представлена новая архитектура, позволяющая агентам взаимодействовать с графическими интерфейсами и непрерывно адаптироваться к изменениям в программном окружении.