Языковое Разнообразие Вопросов и Знания Больших Моделей
Новое исследование показывает, как вариативность формулировок запросов влияет на качество ответов открытых больших языковых моделей.
Денис Аветисян
Биомедицинские знания для языковых моделей: на пути к точности
Новый метод обучения позволяет большим языковым моделям более эффективно использовать и понимать сложные данные из области медицины и биологии.
Гибридное моделирование: ускорение сложных расчетов
В статье представлен новый подход к сочетанию высокоточных и упрощенных моделей для значительного повышения скорости симуляций без потери точности.
Как нейросети учатся понимать смысл: обнаружение «схем» обработки языка
Новое исследование показывает, как большие языковые модели выделяют и используют специализированные «схемы» для анализа отношений между словами в предложении.
Молекулярный интеллект: новые горизонты моделирования
Исследователи разработали инновационный подход к изучению молекулярных свойств, учитывающий взаимосвязь между молекулами, клетками и генами.
Оценка качества действий: новый взгляд на причинность и динамику
Исследователи предлагают инновационный подход к оценке качества долгосрочных действий, сочетающий причинно-следственный анализ с анализом временных зависимостей.
Хирургический взгляд: новый стандарт понимания видеоданных
Представлен SurgMLLMBench — масштабный набор данных, призванный улучшить способность искусственного интеллекта анализировать хирургические видео и понимать происходящие манипуляции.
Искусственный интеллект помогает старшему поколению принимать решения
Новое исследование показывает, что генеративные модели ИИ могут снизить сложность выбора для людей всех возрастов, особенно компенсируя возрастные изменения когнитивных функций.
Гибкие нейросети: как динамическая выборка меняет правила игры
В новой работе исследователи глубоко анализируют методы динамической выборки в нейронных сетях, выявляя причины нестабильности обучения и предлагая решения для ее стабилизации.
Визуальные вопросы и знания: лёгкий путь к пониманию
Новое исследование представляет собой упрощённую реализацию модели KRISP, демонстрирующую, как эффективно интегрировать знания в системы визуального вопросно-ответного анализа.