Денис Аветисян

Искусственный интеллект на страже лекарств: как нейросети оценивают безопасность назначений

от

Приложение для оценки врачом позволяет систематизировать сбор клинических данных, обеспечивая структурированный подход к диагностике и прогнозированию, что потенциально снижает вероятность ошибок и улучшает качество медицинской помощи.

Новое исследование показывает, что нейросети способны выявлять проблемы с безопасностью лекарств, но их ошибки часто связаны с нехваткой клинического контекста и понимания нюансов лечения.

Откуда взялась эта фраза? Анализ происхождения знаний в моделях ИИ

от

Анализ модели LIMO-v2 с использованием метода отслеживания происхождения рассуждений (Reasoning Distillation Provenance Tracing) показал, как вероятность выбора различных действий на этапах рассуждений меняется в зависимости от используемой

Новое исследование раскрывает, как отследить источник рассуждений в моделях, обученных с использованием дистилляции знаний, и понять, что является заимствованным, а что — собственным вкладом.

Эмоциональные волны в сети: возможности и пределы цифрового моделирования

от

Новое исследование анализирует, насколько точно современные языковые модели могут воспроизводить распространение эмоций в социальных сетях и выявляет ключевые ограничения.

Поиск с умом: как адаптировать текстовые представления для онлайн-барахолок

от

Архитектура для проведения A/B-тестирования предусматривает идентичные компоненты для контрольной и тестовой групп, различающиеся исключительно используемой моделью эмбеддингов, маршрутизируемой через Triton, что позволяет оценить влияние различных моделей на конечный результат, при этом поток данных отражается сплошными линиями, а взаимодействие между сервисами - пунктирными.

Новый подход к обучению текстовых представлений позволяет значительно улучшить качество поиска и увеличить доход на площадках онлайн-обмена, ориентированных на японский рынок.

Самообучение с обратной связью: новый подход к анализу биологических последовательностей

от

Внедрение ошибок и обучение с отражением позволяют усилить способность к рассуждению в биопоследовательных моделях.

Исследователи разработали метод предварительного обучения, позволяющий моделям биологических последовательностей самостоятельно выявлять и исправлять ошибки в процессе анализа.

Суть Рассуждений: Как Ускорить Обучение Больших Моделей

от

Распределение количества токенов в выборке из 8000 обучающих примеров набора данных Bespoke-Stratos-17k демонстрирует различия в длине запросов, цепочек рассуждений, ответов и полных последовательностей, что позволяет оценить сложность и информативность каждого компонента при генерации текста.

Новое исследование показывает, что для передачи навыков логического мышления от больших языковых моделей достаточно анализировать лишь начальные этапы процесса рассуждения.