Денис Аветисян

Мультимодальные модели: новый взгляд на классификацию изображений

от

Крупные мультимодальные модели демонстрируют превосходство над существующими решениями в задачах классификации, используя возможности обучения в контексте.

Распознают ли ИИ сложные медицинские диагнозы по изображениям?

от

Несмотря на значительное сходство визуальных признаков, пары заболеваний часто различаются по этиологии и подходу к лечению, что затрудняет их дифференциацию исключительно на основе изображений и повышает риски при постановке диагноза.

Новое исследование демонстрирует, как несколько искусственных интеллектов могут совместно анализировать медицинские изображения для выявления заболеваний, которые сложно различить даже специалистам.

Сердце под присмотром ИИ: объединяя мощь алгоритмов и языковых моделей

от

Модель машинного обучения, использующая голосование, позволяет принимать решения, объединяя прогнозы множества классификаторов, что способствует повышению надежности и точности итогового результата.

Новое исследование демонстрирует, как комбинация ансамблевых методов машинного обучения и больших языковых моделей может повысить точность и интерпретируемость прогнозирования сердечных заболеваний.

Эпигенетический код: новая модель для предсказания метилирования ДНК

от

Архитектура MEDNA-DFM включает в себя последовательную обработку данных, начинающуюся с обзора потока, далее - параллельное кодирование с использованием модуля Dual-View DNABERT, адаптивную модуляцию признаков посредством FiLM, экспертное смешивание в модуле MoE и, наконец, классификацию агрегированных многомерных признаков для получения бинарных предсказаний.

Исследователи разработали инновационный подход к анализу метилирования ДНК, позволяющий не только точно предсказывать изменения, но и понимать лежащие в их основе механизмы.

Квантовый Контроль: Взгляд изнутри

от

Квантовый Контроль: Взгляд изнутри Представьте себе оркестр, где каждый инструмент – это кубит. Но вместо привычных скрипок и труб, у нас капризные квантовые системы, требующие тончайшей настройки. И вот, задача состоит не просто в том, чтобы заставить их играть, а в том, чтобы добиться согласованности и избежать какофонии декогеренции. Это, если хотите, и есть суть … Читать далее

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.

Самообучающиеся сети: Искусственный интеллект для гибкой настройки бесшовного радиодоступа

от

В рассматриваемой системе, намерения оператора преобразуются в цели супервизорным агентом в не-RT RIC, в то время как агенты в near-RT RIC определяют веса приоритетов пользователей и набор активных O-RU, совместно используя LLM с различными QLoRA адаптерами.

Новый подход к управлению беспроводными сетями позволяет автоматически оптимизировать работу сети в соответствии с заданными целями, повышая энергоэффективность и снижая затраты.