Исследуем, как агенты для работы с компьютером могут помочь в автоматическом дизайне графических интерфейсов.

M3-Bench – первый бенчмарк для оценки мультимодального использования инструментов с многопоточностью и визуальным обоснованием.

Узнайте о новой структуре общей агентной памяти (GAM) для ИИ-агентов, которая улучшает работу с информацией и оптимизирует производительность.

PRInTS — новая модель вознаграждений для улучшения поиска информации ИИ, решающая проблемы существующих систем.

Изучите DeCo — фреймворк для эффективной диффузии пикселей, который улучшает генерацию изображений с помощью разделения частотных компонентов.

Узнайте, как эффективное масштабирование агентов с учетом бюджета инструментов повышает производительность в различных задачах.

Изучите метод контролируемой декомпозиции слоев для генерации изображений с высокой точностью и управляемостью.

Изучите, как визуальные сигналы в видео могут управлять генерацией. Уникальный подход для точного контроля действий объектов.

Изучите, как AutoEnv создает гетерогенные среды для кросс-средового обучения агентов.

Узнайте о Plan-X, фреймворке для генерации видео на основе семантического планирования и о его преимуществах в визуальном синтезе.