Денис Аветисян

Материалы будущего: самообучающиеся алгоритмы в поисках новых соединений

от

Предлагаемая система автономных вычислений материалов функционирует как интеллектуальный агент, самостоятельно выбирающий оптимальный рабочий процесс из библиотеки, основанный на лучших практиках, и последовательно выполняющий его посредством модульных компонентов, управляемых большими языковыми моделями, для генерации параметров, работы с файлами и выполнения команд, после чего результаты анализа компилируются в понятные пользователю выходные данные.

Новый подход к автоматизации вычислительных экспериментов в материаловедении позволяет создавать и исследовать материалы с беспрецедентной скоростью и точностью.

Визуальный мозг: как научиться предсказывать его реакцию

от

Модель AVM демонстрирует устойчивое повышение точности нейронных предсказаний на индивидуальном уровне, превосходя базовый подход V1T по трем ключевым показателям - корреляции одиночных проб, усредненной корреляции по пробам и доле объясненной дисперсии (FEVE) - и обеспечивая стабильный выигрыш для каждого исследованного образца мышей (от F до O).

Новая модель адаптивного визуального восприятия позволяет более точно моделировать работу зрительной коры, учитывая индивидуальные особенности и меняющиеся условия.

Устойчивость алгоритмов: новый взгляд на сходимость в условиях возмущений

от

В статье представлена принципиально новая система анализа, позволяющая оценить стабильность и сходимость алгоритмов машинного обучения в условиях непредсказуемых внешних воздействий.

Искусство видеть и создавать: новый подход к кодированию изображений

от

Сочетая богатую семантику и передовую точность реконструкции, модель PS-VAE демонстрирует превосходство над семантически ориентированными RAE и пиксельно ориентированными VAE как в задачах генерации, так и редактирования изображений, обеспечивая более быструю сходимость обучения и улучшенное понимание изображений, что, в свою очередь, повышает эффективность следования инструкциям при редактировании и способствует созданию более реалистичных текстур и структур при генерации.

Исследователи предлагают метод, объединяющий семантическое понимание и реконструкцию изображений для более эффективной генерации и редактирования контента.

Искусственный интеллект на службе гавайского языка: новый подход к оценке знаний

от

Анализ элементов оценки $K\overline{A}'EO$ осуществляется посредством рабочего процесса, усиленного искусственным интеллектом, в котором человеческий фактор не просто включен в процесс, но и является его движущей силой: психометрические данные, примеры вопросов и комментарии разработчиков поступают в систему синтеза, основанную на документах (NotebookLM, Claude 3.5 Sonnet), а экспертная оценка культурной уместности служит фильтром перед передачей результатов разработчикам контента, при этом полученная обратная связь используется для совершенствования будущих разработок.

В статье представлена инновационная методика использования искусственного интеллекта для совершенствования оценки гавайского языка, основанная на принципах культурной чувствительности и защиты данных.

Геометрия кодов: новые горизонты квантовой защиты

от

Исследование обобщенных алгебраико-геометрических кодов и их эрмитовых оболочек открывает возможности для создания более эффективных квантовых кодов с улучшенными параметрами.

Искусственный интеллект на страже мужского здоровья: проверка точности диагностики рака простаты в ближневосточном регионе

от

Новое исследование подтверждает, что алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на западных данных, эффективно выявляют рак простаты в биопсиях пациентов из стран Ближнего Востока.