Сердце роя: алгоритм навигации роя киборгов-насекомых
Одной из самых активно обсуждаемых тем двадцать первого века является искусственный интеллект и роботизированные технологии. С каждым годом появляются все более совершенные андроиды, способные выполнять те или иные действия, имитируя своих создателей. Но человекоподобный робот не единственный вид, который заслуживает внимания. Также создаются роботы, имитирующие других существ, таких как рыбы, птицы и насекомые. Во время создания роящихся роботов нельзя не учесть тот факт, что рой реальных насекомых, будь то пчелы или муравьи, всегда действует как слаженный механизм, а каждая отдельная особь точно знает свою задачу и маршрут движения, необходимый для ее выполнения. Реализовать подобное поведение внутри исключительно роботизированной системы крайне сложно и затратно, потому необходимы альтернативные решения, даже если они слегка футуристичны Ученые из Наньянского технологического университета (Сингапур) разработали новый алгоритм управления навигацией для роящихся киборгов-насекомых, позволяющий им успешно перемещаться по сложной местности организованными группами. Что легло в основу данного алгоритма, и как он работает? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Как Джон Нэш изменил теорию игр и вдохновил экономику, биологию и технологии
Документ, лежащий в основе статьи, представляет собой стенограмму семинара, посвящённого вкладу Джона Нэша в теорию игр. Основные участники — выдающиеся учёные в области математики, экономики и биологии, такие как Гарольд Кун, Джон Харшаньи, Рейнхард Зельтен и другие. В центре внимания — достижения Нэша в разработке концепций равновесия для кооперативных и некооперативных игр, а также их влияние на современные экономические и биологические теории.ВведениеТеория игр, как отдельная дисциплина, приобрела известность благодаря книге Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна
Алгоритмы спекулятивного инференса LLM
ВведениеЗа последние годы качество LLM моделей сильно выросло, методы квантизации стали лучше, а видеокарты мощнее. Тем не менее качество генерации все еще напрямую зависит от размера весов и, как следствие, вычислительной сложности. Кроме того, генерация текста авторегрессионна - токен за токеном по одному, потому ее сложность зависит от размера контекста и количества генерируемых токенов.Но генерация текста не всегда имеет однородную сложность, так же как мы во многом мыслим идеями, а слова произносим “на автомате”. В статье обсудим алгоритмы, позволяющие использовать эту неоднородность для ускорения.
Яндекс представляет YaC 2024
Вышел новый YaC. Это большой рассказ про сервисы и технологии Яндекса, про то, как они создаются и какие возможности открывают. Посмотрев YaC 2024, можно узнать, что внутри у сервиса Нейро, на что способна роботизированная рука, как искусственный интеллект может облегчить труд разработчикам — и не только им — и реально ли обеспечить каждого школьника страны личным репетитором.
Numenta проведет онлайн-симпозиум по запуску ИИ-фреймворка Thousand Brains Project
Джефф Хокинс, команда Numenta и Thousand Brains Project проведет онлайн-симпозиум по запуску опенсорс-проекта нового ИИ-фреймворка, созданного на основе 20 лет исследований и множества научных публикаций.Ранее я уже писал про Хоккинса на Хабре
Погружение в Sampling method: механизмы работы в моделях диффузии
Метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX, определяет способ преобразования случайного шума в изображение в процессе диффузии. Этот метод напрямую влияет на качество, стиль и скорость генерации изображения.В предыдущей статье
1000 мозгов — новая книга о многогранном человеческом интеллекте
Привет, Хабр! Никто не может отрицать, что мозг — это интересно. Изучен он примерно на уровне марсианских пустынь. И это при том, что он лежит в черепной коробке у каждого из нас. Совсем недавно появилась поистине революционная теория работы мозга. И придумана она, внимание, бывшим разработчиком популярных КПК, основателем Palm Computing. Неожиданно, верно? И для того чтобы донести свою новейшую теорию до широкой аудитории, Джефф Хокинс написал книгу. Научно-популярную. И сегодня мы ее разберем по кусочкам!
Искусственный интеллект. Ч2
Анекдот из журнала. Один мужчина купил дом c искусственным интеллектом. Уже через неделю умный дом называл его лентяем, а через месяц мужчина сам мыл посуду и стирал носки, после чего ему включался футбол.
ИИ-самоучка демонстрирует сходство с тем, как работает мозг
Обучение с самоконтролем позволяет нейронной сети самостоятельно выяснить, что имеет значение. Этот процесс может быть тем, что делает наш собственный мозг таким успешным.
