Наука

Исследование представляет метод слабо контролируемого обучения для разделения сигналов ЭЭГ на латентные компоненты, повышающий обобщающую способность моделей и снижающий влияние артефактов.

Новое исследование показывает, что современные генеративные модели графов испытывают трудности с воспроизведением сложных структурных особенностей, присущих реальным сетям.

Исследователи разработали инновационный подход к выявлению дипфейков, фокусируясь на поиске аномалий и нетипичных признаков в сгенерированных видео.

Новое исследование показывает, как большие языковые модели воспроизводят ожидания потребителей относительно роста цен, выявляя при этом систематические искажения и требуя этической оценки.

Исследователи представили TorchTraceAP — датасет и метод, позволяющий автоматически выявлять и классифицировать ошибки в производительности моделей компьютерного зрения.