Этот ИИ позволяет автомобилям с автопилотом «помнить» прошлые поездки, чтобы планировать более безопасные маршруты.

      Воспоминание о прошлом может сделать автономные автомобили безопаснее на дороге

      Одной из самых больших проблем автономных систем является то, что они могут идеально видеть дорогу и все равно принимать неуверенные краткосрочные решения в запутанном городском трафике. Современные системы испытывают трудности с адаптацией к сложным и изменяющимся дорожным ситуациям. Но новое исследование утверждает, что этим автомобилям не нужно лучшее зрение, а лучшее воспоминание.

      В рецензируемой статье KEPT (Knowledge-Enhanced Prediction of Trajectories from Consecutive Driving Frames with Vision-Language Models) исследователи из Университета Тунцзи и их коллеги разработали систему, которая помогает автономным транспортным средствам «вспоминать» прошлые сцены вождения перед тем, как выбрать, что делать дальше.

      Как работает эта новая технология автономного вождения?

      Метод, называемый KEPT, использует видео с передней камеры, сравнивает его с большой библиотекой ранее записанных реальных клипов вождения и затем предсказывает более безопасную краткосрочную траекторию на основе как текущей сцены, так и извлеченных примеров из прошлого. Основная идея довольно интуитивна. Вместо того чтобы просить модель ИИ реагировать на каждую ситуацию так, как будто она никогда не видела ничего подобного, KEPT позволяет ей вспоминать похожие моменты из предыдущих поездок.

      Эти примеры затем передаются в модель зрительно-языкового восприятия как часть структурированного процесса рассуждения. Это важно, поскольку исследователи утверждают, что большие модели зрительно-языкового восприятия могут иначе галлюцинировать, игнорировать физические ограничения или предлагать движения, которые выглядят правдоподобно на бумаге, но не подходят для реального автомобиля. Таким образом, KEPT фактически действует как ограждения, чтобы удерживать модель в рамках того, как выглядели похожие дорожные ситуации в реальном мире.

      Лучше ли это, чем традиционные автономные системы?

      Исследователи протестировали KEPT на широко используемом бенчмарке nuScenes и заявили, что он превзошел как традиционные системы планирования «от начала до конца», так и более новые планировщики на основе зрительно-языковых моделей по метрикам открытого цикла. Ему даже удалось сократить ошибку предсказания и снизить потенциальные индикаторы столкновений, при этом сохраняя скорость извлечения достаточно быстрой, чтобы оставаться практичным для реального времени вождения.

      Это может показаться очевидным выбором для автомобилей следующего поколения, но они еще не готовы к дороге. Тем не менее, более широкая идея является убедительной. Если автономные автомобили смогут сочетать восприятие в реальном времени с осмысленным воспоминанием о том, как развивались похожие ситуации ранее, они могут в конечном итоге принимать решения, которые будут менее хрупкими и более похожими на человеческие.

      Журналист по технологиям и рецензент продуктов, специализирующийся на потребительской электронике. Шон освещал все, от флагманских…

      Amazon думает, что вы любите ИИ, поэтому запустил специальный магазин для гаджетов с поддержкой ИИ

      Вы ищете новый ноутбук — один имеет лучший процессор, другой больше оперативной памяти, третий говорит «с поддержкой ИИ» жирным шрифтом, и вы не совсем уверены, что это значит. Но Amazon заметил, что вы задержались на третьем, и у него есть мысли. Компания только что запустила AI Store на Amazon.in — специализированный магазин, который собирает гаджеты с поддержкой ИИ по категориям, от смартфонов и ноутбуков до холодильников и стиральных машин. Таким образом, вместо того чтобы вам просматривать технические характеристики, пытаясь выяснить, какая «функция ИИ» действительно делает что-то полезное, магазин объясняет это вам.

      Что такое магазин ИИ на самом деле

      Читать далее

      Gemini теперь создает персонализированные изображения, понимая ваш вкус из библиотеки фотографий

      До сих пор использование Google Gemini означало быть очень конкретным. Если вы хотели изображение, вам нужно было все подробно описать: настроение, освещение, мелкие детали, чтобы получить что-то близкое к тому, что вы имели в виду. Так работают большинство инструментов ИИ. Но здесь начинается изменение. С интеграцией Nano Banana 2 и Google Photos Gemini становится гораздо более знакомым. Он опирается на ваши предпочтения, то, что вам нравится, что вы обычно снимаете, и на те визуальные образы, к которым вы тянетесь, и использует этот контекст, чтобы формировать то, что он создает для вас.

      Таким образом, вместо того чтобы чрезмерно объяснять каждый запрос, вы направляете его в определенном направлении, а он заполняет остальное так, чтобы это казалось личным. Цель здесь проста: тратить меньше времени на описание и больше времени на то, чтобы видеть, как ваши идеи оживают, почти так, как вы их себе представляли, не говоря всего вслух.

      Читать далее

      Gemini от Google только что ворвался на вечеринку Mac от Apple и опередил Siri на пороге

      Дебют Gemini на Mac — это не просто Google, догоняющий ChatGPT и Claude. Это прямая угроза собственному оборудованию Apple, появляющаяся до переоснащения ИИ Siri.

      Google сделал неожиданный камео на Mac с запуском нативного приложения Gemini. Что еще более интересно (и немного забавно), так это то, что приложение появилось на долгожданном обновлении Siri от Apple (и предполагаемом отдельном приложении для голосового помощника).

      Бесплатное приложение доступно на macOS 15 и выше. Хотя приложение пока недоступно в App Store, вы можете скачать его с официальной страницы Google.

      Читать далее