Денис Аветисян

Визуальный поиск: новый подход к извлечению информации

от

В рамках разработанной системы RetLLM осуществляется эффективный мультимодальный поиск благодаря интеграции фильтрации Top-k, улучшения визуального качества и отбора на основе энтропии, что позволяет оптимизировать процесс извлечения релевантной информации.

Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую находить релевантные изображения и текст без предварительного обучения на больших наборах данных.

Искусственный интеллект на службе молекулярного дизайна: создание мощных магнитов нового поколения

от

Автоэнкодер, обученный на лигандах и их LoProp-свойствах, демонстрирует быструю сходимость и высокую эффективность даже при использовании умеренно большого набора данных в 4 тысячи образцов, при этом направленное исследование и выборка в латентном пространстве достигаются за счёт LoProp-свойств, а использование энергетической щели первого крамерсовского дублета для перекрестного сопоставления способствует повышению точности модели, достигающей близких к сходимым значениям R2 при размере обучающей выборки в 17 тысяч образцов.

В новой работе ученые демонстрируют, как алгоритмы машинного обучения позволяют эффективно проектировать одномолекулярные магниты с заданными свойствами, значительно сокращая объем необходимых вычислительных ресурсов.

Рассуждать не помеха: как искажения в данных влияют на «зрение» машин

от

В исследовании данных из LAION-2B демонстрируется, что наличие ключевых слов, связанных с рассуждениями, не всегда свидетельствует о фактической реализации способности к рассуждению в данных, что подчеркивает необходимость тщательного анализа для выявления истинных возможностей модели.

Новое исследование показывает, что способность моделей понимать изображения и текст ограничена не размером данных, а тем, как эти данные собираются и аннотируются.

Гиперграфы в Параллельных Вычислениях: Новый Подход

от

На гиперграфах предложенные алгоритмы демонстрируют значительное ускорение работы по сравнению с жадным подходом и достигают качества, сопоставимого с лучшими результатами в каждой категории гиперграфов, превосходя алгоритм Stack Streaming [41].

В статье представлены эффективные алгоритмы для решения задачи сопоставления гиперграфов, использующие возможности параллельных вычислений и графических процессоров.

Автоматизация производства: новый взгляд языковых моделей

от

Исследование посвящено применению больших языковых моделей для генерации и оптимизации программного обеспечения, управляющего промышленными процессами.

Искусственный интеллект открывает двери в биологические исследования: новые риски и вызовы

от

Помощь языковой модели значительно повышает точность выполнения задач новичками, зачастую приближая или даже превосходя результаты, демонстрируемые системами, работающими исключительно на основе языковой модели, и экспертами в данной области.

Новое исследование показывает, что современные языковые модели значительно упрощают доступ к сложным биологическим задачам, расширяя круг потенциальных пользователей, в том числе и тех, кто может использовать эти знания во вред.

Искусственный интеллект на рабочем месте: как структура работы и восприятие угрозы влияют на внедрение

от

Новое исследование показывает, что разнообразие задач и автономия в работе являются ключевыми факторами, определяющими готовность сотрудников к использованию искусственного интеллекта.

Умная адаптация: как снизить энергопотребление больших языковых моделей

от

Новая система переключения моделей в зависимости от контекста запроса позволяет значительно сократить затраты энергии при работе с искусственным интеллектом.

Разделяй и властвуй: Новая стратегия решения сложных задач оптимизации

от

Предложенный метод решает задачу оптимизации маршрутов, представляя клиентов в виде окружностей, а депо - звездой, посредством разделения переменных на подмножества и параллельного решения подзадач с последующей интеграцией их решений, что позволяет эффективно находить оптимальные маршруты доставки.

Исследователи предложили гибридный подход, использующий Ising-машины для эффективного разложения масштабных комбинаторных задач, таких как задача маршрутизации транспорта.