#Исследования
Подборка материалов по теме «Исследования»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.
DuET снижает ошибку транскрипции фортепиано в партитуру с 6,56% до 3,64%
Исследователи из Национального университета Сингапура представили DuET — трансформер для автоматической транскрипции фортепиано в ноты. На датасете Gangqinpu модель…
LexFrame читает скрытые состояния LLM: когерентность 0,97 при потолке линз 0,30
Новый метод читает скрытые состояния через оставшиеся слои самой модели. На SmolLM3-3B и OLMo3-7B он даёт когерентность 0,97, а фиксированные линзы не выше…
OmniXRef: унифицированный фреймворк для редактирования видео с мультимодальными ссылками
Adobe Research представила OmniXRef — фреймворк для редактирования видео с мультимодальными ссылками. Позволяет комбинировать текст, изображения и видео для…
UniAVC: совместный синтез аудио и видео через асимметричное расписание шума
FineSplat: мелкие патчи и двойная группировка для детального синтеза видов
CoworkEnv синтезирует среды для ИИ-коллег: Qwen3-VL-8B выросла с 46,6 до 64,1
HKU EgoWild2Dex учит робота-руку по 538,9 часа «грязного» видео и часу на железе
RoboValue проверил оценщиков действий роботов на 35 задачах и нашёл слепые зоны
Бенчмарк RoboValue охватывает 15 симуляционных и 20 реальных задач манипуляции и показывает: value-модели путают порядок шагов и плохо оценивают восстановление…
HoloBoxing учит гуманоида боксировать за 7 минут на одной GPU
Исследователи заморозили готовый контроллер тела гуманоида и поверх него обучили компактный планировщик боксёра: около семи минут дополнительного обучения на одной…
Easy-3Dfy собирает 3D-сцену из одного фото и обходит SAM-3Dfy
LoCA объединил Sentinel-1 и Sentinel-2 и выиграл 68,8% сравнений у SatCLIP
OPST: модель дообучает себя на собственных вопросах без людей
Новый алгоритм находит равновесие Нэша в 5600 играх с точностью 1e-5
Manga2Animate: мультиагентная система превращает мангу в аниме через сценарий и раскадровку
Manga2Animate делит адаптацию манги на два шага: сценарий и раскадровку. Каждый шаг делает агент-создатель, а агент-рецензент сверяет результат с исходными панелями.
Lean-компиляция завышает точность формализации: разрыв до 29,5 п.п.
Агент с Lean компилирует 87,2% утверждений, но верными признаны лишь 57,7%. Авторы бенчмарка измерили, насколько компиляция переоценивает качество перевода в Lean.