Глубокий анализ: как согласовать мозг и нейросети

от

Предложенная схема поверхностной синхронизации (Shallow Alignment) выравнивает нейронные сигналы с промежуточными визуальными представлениями, что позволяет снизить потери информации при синхронизации на высоких семантических уровнях.

Новое исследование показывает, что для эффективной декодировки нейронных сигналов необходимо учитывать разницу в способах обработки визуальной информации человеком и искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект и мозг: насколько глубока связь?

от

Архитектура сети FNN демонстрирует использование слоёв для дискретизации, при этом модуль модуляции опущен, поскольку он не влияет на проводимый анализ; в свёрточных слоях применяются активации GeLU, а в рекуррентном модуле - Tanh.

Новое исследование ставит под сомнение, насколько внутренние представления нейронных сетей, обученных предсказывать активность мозга, соответствуют организации биологической зрительной системы.

AMD заменил процессор пользователя Ryzen 9 7950X3D на 9950X3D во время RMA.

от

Гарантия AMD покрывает ремонт, замену на идентичный или аналогичный по мощности процессор, или полный возврат средств, если ремонт или замена невозможны. Также есть вероятность, что в качестве замены они могут отправить восстановленный процессор.

Озвученные собеседники: как пространственный звук влияет на наше восприятие

от

Исследование посвящено изучению влияния аудиального воплощения на восприятие собеседников-агентов, демонстрируя возможность передачи ощущения присутствия и положения агента исключительно посредством пространственной звуковой локализации и реалистичных звуковых эффектов, имитирующих взаимодействие с окружающей средой, даже при отсутствии визуального представления, например, при общении через наушники.

Новое исследование показывает, как реалистичное звучание виртуальных ассистентов может усилить ощущение их присутствия, но и создать неожиданные эффекты в социальном взаимодействии.

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.