Саламанка — не только один из древнейших городков на задворках Испании, но также один из мировых исследовательских и учебных центров. Вот так оно бывает. Год назад мы, кстати, уже писали о том, как сотрудники 71 отдела штурмовали Международную конференцию по гибридным системам искусственного интеллекта HAIS в Саламанке с тремя докладами. Увы, из-за постоянной загруженности в октябре этого года до пункта назначения добрался лишь Пётр Кудеров; его и делегировали выступить от имени всех членов команды с, опять же, тремя докладами. И Пётр блестяще справился с возложенной на него задачей.
Он, собственно, и так-то приехал в качестве соавтора работы «Мягкие адаптивные сегментации для биоподобной временной памяти» (ссылка), предложив инновационную стратегию роста сегментов для улучшения алгоритма распределённой хеббианской временной памяти (DHTM) в реальном времени. Ну и попутно презентовал труд Даниила Григорьева, Алексея Ковалёва и Александра Панова «Верификация плана с помощью большой языковой модели на основе её представления о мире» (ссылка), в которой учёные заявили подход, комбинирующий перевод языковой инструкции в LTL-формулу (Linear Temporal Logic) и последующую верификацию плана с помощью LLM на основе её представлений о мире.
В другом реферате — «Reframing: улучшение моделей обнаружения объектов с открытым словарём с помощью промпт-тюнинга» (ссылка) — он коснулся метода команды Центра когнитивного моделирования МФТИ для дообучения моделей обнаружения объектов с открытым словарём за счёт трансформации пользовательского запроса в запрос, максимально соответствующий требованиям конкретной модели. Проводилось исследование в тайных лабораториях ФИЦ ИУ РАН в рамках проекта «Обучение с подкреплением с использованием сетевых векторно-символьных представлений в задаче интеллектуальной навигации когнитивных агентов» (ссылка) при поддержке гранта РНФ № 20-71-10116. Все доклады опубликованы в сборнике конференции Hybrid Artificial Intelligent Systems издательства Springer.
Cсылки по теме: