Мақалалар каталогы

Барлық материалдар

Барлық жарияланған талдаулар, егеменді стек зерттеулері, экожүйе жаңалықтары және ЖИ модельдерінің шолулары.

6089
Материал
Зерттеулер1 мин

GraphEcho: Structural Redundancy and Evidence Provenance in LLM Graph Agents

A large language model (LLM) agent can follow more graph paths without acquiring more independent evidence. GraphEcho tests whether agents mistake these repeated encounters for additional corroboration. The benchmark varies path counts and evidential origins while holding…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Imitation Learning for Autonomous Driving in CARLA

Behavioral cloning trains a policy offline on expert demonstrations, but deployment is closed loop: each action affects the observations the policy receives next. We study how much closed-loop driving competence a compact multimodal policy can acquire from offline demonstrations…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

CapMem: A Benchmark for Caption-Based Episodic Memory in Egocentric Video

Wearable assistants require episodic memory over egocentric video, yet current vision-language models face bounded frame budgets, growing visual-token costs, and long-context retrieval failures. Under these practical constraints, we study whether textual captions can serve as…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

GVD: Governed Versioning and Deduplication for Document Repositories

Document repositories evolve continuously. Guidelines and policies are revised, superseded, and re-uploaded, so the same content recurs in different wording and newer versions refine or contradict earlier ones. These inconsistencies belong to the growing collection rather than…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

A Systematic Evaluation of the COTQ Provincial Land Cover Product: Structural Consistency, Spectral Separability, and Relative Positioning Against ESA, ESRI, and Google Products

High-resolution land use and land cover (LULC) products derived from Sentinel-2 imagery are widely used for environmental monitoring and land management, yet their performance can vary across regions with complex ecological gradients and heterogeneous surface conditions. In…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Learning Heterogeneous Preferences

Learning from human feedback has become a central paradigm for training modern AI systems, where models of human utility are used as reward models in policy learning. Existing methods typically assume a \emph{universal utility} function shared across a population and treat…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

SNOMED CT Concept Recommendation from Masked Clinical Context

Standardizing clinical language to SNOMED CT supports interoperability, analytics, and reusable phenotyping, but concept recommendation remains difficult when relevant concepts are rare or absent from training data. We present a masked-concept recommendation benchmark using the…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Contiguity, Not Importance: Budgeted Repair of Stale KV Caches After Document Edits

KV-cache reuse can reduce inference cost in retrieval-augmented generation and agentic systems, but cached contexts may become stale when retrieved knowledge, working memory, or user state is edited. Under causal self-attention, even a local edit can affect downstream KV states.…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

SAGE: Governed Artifact Generation from Enterprise Guidelines

Enterprise guideline documents mix narrative text, complex tables, and embedded images, and converting them into structured work artifacts still takes two to three days of manual effort each. Current language and vision-language models extract from such documents but offer no…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Do Frontier Models Seek Safety Evidence Before Acting?

Frontier models are often evaluated on how they respond to safety information once it is already in context. We study an earlier decision point: whether models choose to acquire safety-relevant evidence before acting. We introduce SAFE, a controlled benchmark in which models…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

Collaborative Memory for Multi-Agent VLM Systems

Vision-language model (VLM) agents combine specialized perception, tools, and reasoning to address complex visual tasks. In multi-agent settings, different agents inspect different image regions, video frames, or visual representations, so collaboration extends beyond…

arXiv — cs.AI
Зерттеулер1 мин

AIRI Seminars | Малые языковые модели — будущее агентного ИИ?

Успішь Так, ну что ж, всем добрый вечер. Вас рад вас приветствовать на семинаре института искусственного интеллекта Айри. Меня зовут Панов Александр, и мы начинаем с вами новый сезон разбора всего самого горячего, всего самого интересного в мире искусственного интеллекта. Мы…

YouTube — Astar Acceptman
Зерттеулер1 мин

Reimagining IT with ChatGPT

[music] >> Hi, I'm Kunal Malik and I lead the global [music] IT team at OpenAI. Adding AI to just specific parts of the process is not going to be enough. To really reimagine the process completely [music] is the paradigm in which we can transform. We look at it in three layers.…

YouTube — OpenAI Official
Зерттеулер1 мин

Introducing Astra for Law

OpenAI for Law brings frontier intelligence for law, custom firm workflows, connected legal data sources, and legal-grade controls for confidential client work.

OpenAI Blog
Инфрақұрылым1 мин

Al Gore says the real AI risk isn’t data centers

In an interview with TechCrunch, Al Gore suggested he isn't losing sleep over AI data center emissions — he's more worried about the AI industry's own warnings about where the technology is headed.

TechCrunch — AI
Жалпы1 мин

Snap жаңа Specs AI құралын іске қосуда және ол iOS пен Mac жүйесіне келеді

Snap «Specs Intelligence» жаңа AI көмекшісін ұсынады, ол жұмыс тапсырмаларын орындау және саяхат туралы ақпаратты қадағалау сияқты басқа сандық тіркелгілерді қоса алады. Бұл Meta's Muse және Gemini's Spark сияқты AI көмекшілеріне ұқсайды, дегенмен Snap ұсынып жатыр ...

The Verge — AI
Зерттеулер1 мин

ChatGPT кездесуі: бірінші сұрағыңызды қойыңыз | OpenAI академиясы

ChatGPT-ге жаңадан кірген жоқсыз ба? Осы жерден бастаңыз. Бұл жылдам оқулықта сіз сұрақты теруді немесе айтуды, жауапты қарап шығуды және оны оңайырақ немесе пайдалырақ ету үшін одан әрі сұрауды үйренесіз. Керемет сөздерді табудың қажеті жоқ - бір сұрақтан бастап, әңгімені жалғастырыңыз.…

YouTube — OpenAI Official
Зерттеулер1 мин

ChatGPT сұрақтарын қалай қоюға болады | OpenAI академиясы

Бірнеше пайдалы мәліметтер үлкен айырмашылықты жасай алады. Осы жылдам оқулықта сіз ChatGPT-ке не қажет екенін, оның кімге арналғанын және қандай жауап ең пайдалы болатынын қалай айту керектігін білесіз. Жалпы түскі асқа арналған сұрақ қарапайым рецепттер мен рецепттермен практикалық тамақтану жоспарына қалай айналатынын қараңыз...

YouTube — OpenAI Official
Зерттеулер1 мин

Күнделікті тапсырмаларды ұйымдастыру үшін ChatGPT пайдаланыңыз | OpenAI академиясы

Бос емес идеяны қарапайым, басқарылатын жоспарға айналдырыңыз. Бұл жылдам оқулықта сіз ChatGPT тұрмыстық тапсырмаларды, тапсырмаларды, сапарларды, оқиғаларды және басқа күнделікті жобаларды ұйымдастыруға қалай көмектесетінін білесіз. Отбасына баруға дайындалу жоспары қалай ұйымдастырған қысқаша бақылау парағына айналатынын қараңыз...

YouTube — OpenAI Official
Зерттеулер1 мин

ChatGPT көмегімен алаяқтық хабарламаларды қалай анықтауға болады | OpenAI академиясы

Күдікті электрондық пошта немесе мәтін? ChatGPT көздердің екінші жиынтығы ретінде қызмет ете алады. Бұл жылдам оқулықта сіз шұғыл тіл, бейтаныс сілтемелер, әдеттен тыс сұраулар және ақша сұраулары сияқты жалпы ескерту белгілерін анықтауды үйренесіз. Ешқашан күдікті сілтемені баспаңыз немесе нөмірге қоңырау шалмаңыз…

YouTube — OpenAI Official