برگزیده ها مشاهده همه ›
Hacker News LLM مشاهده همه ›
شرکتهای هوش مصنوعی مشاهده همه ›
مقالات علمی مشاهده همه ›
-
🚀 تقویت مدلهای دیفیوژن با مکانیسم «بازخورد هوشمند»! 🤖
محققان روش جدیدی به نام Conditioning Residuals معرفی کردهاند که میتواند عملکرد مدلهای تولید تصویر و ویدیو (Diffusion Models) را به طرز چشمگیری بهبود…
-
🚀 معرفی مدل جدید LaViDa؛ رقیبی قدرتمند برای مدلهای بینایی-زبانی!
محققان در مقالهای جدید، مدل جدیدی به نام LaViDa را معرفی کردهاند که با استفاده از «مدلهای نفوذی» (Diffusion Models)، رویکردی متفاوت از مدلهای…
-
🚀 معرفی معماری جدید SEMA: انقلابی در کارایی مدلهای بینایی ماشین!
محققان در مقاله جدید خود از مدل SEMA (Scalable and Efficient Mamba like Attention) رونمایی کردند. این مدل با هدف رفع چالشهای مدلهای ترنسفورمر،…
-
🚀 انقلابی در نقشهبرداری و درک بصری رباتها با DINO-SLAM!
محققان در مقاله جدیدی از مدل هوشمند DINO-SLAM رونمایی کردند که هدفش ارتقای درک رباتها از محیط سهبعدی است. این سیستم با ترکیب ویژگیهای…
-
📍 هوشمندتر از همیشه: تعیین موقعیت دقیق در فضای سهبعدی با GSVisLoc
تکنولوژی Gaussian Splatting (3DGS) که این روزها دنیای گرافیک و بینایی ماشین رو متحول کرده، حالا با معرفی متد جدید «GSVisLoc» دقیقتر شده است!…
-
📍 تحول در نقشهبرداری شهری با هوش مصنوعی: معرفی MapAnything
محققان ابزار جدیدی به نام MapAnything معرفی کردهاند که میتواند با استفاده از تنها یک تصویر دوبعدی (مونوکولار)، مختصات سهبعدی دقیق اشیاء شهری را…
-
🚀 جهشی جدید در مدلهای چندوجهی: معرفی Lavida-O! 🤖
محققان مدل هوشمند جدیدی به نام Lavida-O را معرفی کردهاند که مرزهای فهم و تولید محتوا را جابهجا کرده است. این مدل برخلاف نمونههای…
-
🚨 حفره امنیتی جدید در مدلهای بینایی-زبانی (LVLM) با روش TokenSwap
محققان متد جدیدی به نام «TokenSwap» را شناسایی کردهاند که میتواند مدلهای پیشرفته بینایی-زبانی را با حملات «در پشتی» (Backdoor) هدف قرار دهد. برخلاف…
-
🚀 هوش مصنوعی و چالش «هک شدن پاداش» در تولید ویدیو!
دانشمندان راهکار جدیدی برای بهبود مدلهای تولید ویدیو معرفی کردهاند. یکی از مشکلات اصلی در آموزش مدلهای هوش مصنوعی (مخصوصاً با روش GRPO)، پدیدهای…
-
🔍 راز معماری ویژن ترنسفورمرها (ViT) کشف شد! 🧠
محققان در مقاله جدیدی به بررسی جالبی در مورد عملکرد Vision Transformers پرداختند. برخلاف شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)، مدلهای ViT به صورت پیشفرض فاقد…









