?
COSMOS: Compressed and Smooth Latent Space for Text Diffusion Modeling
.
Nikita Starodubcev, Pakhomov D., Wu Z. и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026.
Добавлено: 17 февраля 2026 г.
Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399
Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
TEncDM: Understanding the Properties of the Diffusion Model in the Space of Language Model Encodings
Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Чимбулатов Е. Ф. и др., , in: Proceedings of the 39th Annual AAAI Conference on Artificial IntelligenceVol. 39. Issue 23.: Washington, United States of America: AAAI Press, 2025. Ch. 110 P. 25110–25118.
Добавлено: 18 декабря 2025 г.
Малинов С. А., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2025 Т. 7 № 4 С. 154–173
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в повседневную жизнь человека. Его популярность неуклонно растёт, а компании всё чаще используют ИИ для оптимизации и ускорения рабочих процессов. Повседневные пользователи применяют большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и мультимодальные ИИ-системы для решения широкого круга задач: генерации текстов, изображений и видео, планирования дня, поиска информации ...
Добавлено: 7 декабря 2025 г.
Мыльникова А. В., Гасимов А. Р., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 9 С. 33–38
На основе изучения функционирования больших языковых моделей (LLMs) и специфических характеристик машинной обработки дискурса показано применение экспериментального метода компьютерного и лингвистического анализа для статистического исследования и интерпретации лингвистических характеристик текстов. В качестве материалов исследования использован лингвистический корпус текстов Brown, а также корпуса искусственно сгенерированных текстов с применением Claude Sonnet 3.7 и Grok-3. В механизмах обработки ...
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Федотов А. В., Самбурский Л. М., Наноиндустрия 2025 Т. 18 № S11-2(135) С. 859–861
Параметры границы раздела поликремний — кремний при моделировании термических процессов существенно зависят от выбора модели диффузии из имеющихся в TCAD. В данной работе на основе экспериментальных данных проведено сравнение имеющихся в TCAD моделей диффузии в применении к этим материалам и даны рекомендации к выбору модели. ...
Добавлено: 5 ноября 2025 г.
Яковлев К. Д., Пучкин Н. А., , in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 291: The Thirty Eighth Annual Conference on Learning Theory, 30-4 July 2025, Lyon, France.: PMLR, 2025. P. 5824–5891.
Добавлено: 7 октября 2025 г.
Бакулев А. В., В кн.: Профессионализм учителя иностранных языков и его реализация. Сборник статей по материалам научно-методического симпозиума с международным участием «Лемпертовские чтения – XXVII» 15-17 мая 2025 года.: Пятигорск: Издательство Пятигорского государственного университета, 2025. С. 270–279.
Рассматривается проблема оценивания письменных работ студентов, выполняемых в рамках дисциплины «Академическое письмо на английском языке», в контексте возможностей искусственного интеллекта (ИИ). Инструменты ИИ, в частности большие языковые генеративные модели, оказываются в состоянии решать целый спектр задач образовательного процесса и научно-исследовательской деятельности. Не стало исключением и обучение иностранным языкам: инструменты ИИ широко используются в формировании иноязычной коммуникативной компетенции студентов, в том числе при ...
Добавлено: 5 июня 2025 г.
Garifullin K., Nikolaev Maxim, Kuznetsov A. и др., / Cornell University. Серия Computer Science "arxiv.org". 2025.
Manipulating the material appearance of objects in images is critical for applications like augmented reality, virtual prototyping, and digital content creation. We present MaterialFusion, a novel framework for high-quality material transfer that allows users to adjust the degree of material application, achieving an optimal balance between new material properties and the object’s original features. MaterialFusion ...
Добавлено: 24 февраля 2025 г.
Ракитин Д. Р., Ivan Shchekotov, Ветров Д. П., , in: ICML 2024 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling.: OpenReview, 2024. P. 1–21.
Добавлено: 19 февраля 2025 г.
Чайчук М. В., Тутубалина Е. В., Transactions of the Association for Computational Linguistics 2024
Добавлено: 13 декабря 2024 г.
Горбунов М. А., Юдин Н. Е., Соболева В. В. и др., , in: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024).: [б.и.], 2024. P. 68713–68739.
Добавлено: 26 ноября 2024 г.
Titov V., Khalmatova M., Иванова А. А. и др., , in: 18th European Conference, Milan, Italy, September 29–October 4, 2024, Proceedings, Part LXXI. Computer Vision – ECCV 2024. (LNCS, volume 15129).: Springer, 2024. P. 235–251.
Добавлено: 26 ноября 2024 г.
Sergei Kudriashov, Veronika Zykova, Степанова А. М. и др., , in: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VIII, Selected Papers from the XXVI International Conference on Neuroinformatics, October 21-25, 2024, Moscow, RussiaVol. VIII.: Cham: Springer, 2024. P. 13–22.
Добавлено: 24 октября 2024 г.