Денис Аветисян ![Многомодальная система, объединяющая текстовые данные из истории болезни и клинических заметок с визуальной информацией медицинских изображений [latex] (CT, MRI, рентген) [/latex], формирует несколько вариантов логического вывода с помощью языковой модели и алгоритма оптимизации DAPO, после чего каждый вариант структурируется в виде проверяемого логического дерева, что позволяет получить не только точный диагноз, но и отслеживаемую цепочку рассуждений, повышая интерпретируемость процесса принятия решений.](https://arxiv.org/html/2512.21583v1/x2.png)
Исследователи предлагают инновационную систему, объединяющую возможности анализа изображений и лингвистических моделей для повышения точности и прозрачности медицинских заключений.
Новый подход к интеграции ИИ в обучение предполагает не просто адаптацию технологий к образовательным задачам, но и развитие критического мышления у педагогов и учащихся.
Исследователи предложили алгоритм, позволяющий значительно снизить вычислительную сложность умножения матриц 3×3.
Новая архитектура ИИ объединяет многомодальный консенсус и систему управления рассуждениями для повышения прозрачности и надежности автономных систем.
![При малых значениях параметров <i>k</i>, <i>m</i> и <i>d</i>, стандартное отклонение, выведенное в теореме 3.5, демонстрирует улучшение по сравнению с базовым уровнем, достигаемым добавлением независимых и одинаково распределённых шумов с амплитудой [latex]\sqrt{d\choose k}[/latex]; по мере увеличения <i>d</i>, отношение улучшения стремится к [latex](1−1/m)^k[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.21499v1/x1.png)
Исследователи предлагают эффективные алгоритмы для обеспечения конфиденциальности при обработке большого количества статистических запросов, минимизируя при этом погрешность.
Исследование демонстрирует, что модели вознаграждения, основанные на анализе кода без его выполнения, значительно повышают эффективность агентов, обучающихся решать задачи в области разработки программного обеспечения.
В статье представлена платформа OrchestRA, использующая мультиагентные системы и биологические знания для автоматизации процесса создания лекарственных средств.
Исследователи представили усовершенствованный распределенный вариационный квантовый эйнзольвер, способный эффективно решать крупномасштабные задачи MaxCut и применяемый, в частности, для фазирования гаплотипов.
Новая разработка позволяет точно предсказывать время обработки запросов в крупных языковых моделях и динамически настраивать параметры кэша для соблюдения жестких временных ограничений.
Новая система, основанная на многоагентном подходе, позволяет автоматически проверять и исправлять ошибки в данных, полученных из интернета, снижая потребность в ручном контроле.