Новое исследование сравнивает эффективность различных методов генерации данных для решения проблемы дисбаланса классов при прогнозировании проблем в высокопроизводительных вычислительных сетях.
Исследователи представили A4-Agent — систему, способную без предварительного обучения определять, какие действия возможны с окружающими предметами, используя современные модели искусственного интеллекта.
Исследователи предлагают использовать формальную верификацию для генерации сложных примеров, помогающих нейросетям учиться эффективнее и точнее.
Новое исследование показывает, что, несмотря на опасения, дипфейки не стали определяющим фактором канадских выборов 2025 года.
Исследование представляет метод слабо контролируемого обучения для разделения сигналов ЭЭГ на латентные компоненты, повышающий обобщающую способность моделей и снижающий влияние артефактов.