Денис Аветисян

Интеллектуальный поиск материалов: как машинное обучение ускоряет открытия

от

В области поиска новых материалов, стратегии активного обучения используют как специализированные модели, итеративно переобучаемые на отобранных данных, так и масштабные предварительно обученные модели, позволяющие переносить знания между задачами, при этом функциональные режимы активного обучения фокусируются либо на отборе оптимальных кандидатов в известных областях дизайна, либо на исследовании новых химических пространств для открытия инновационных материалов, выходящих за рамки существующих статистических закономерностей.

В статье представлен обзор методов активного обучения, позволяющих значительно сократить время и ресурсы, необходимые для разработки новых материалов.

Финансовый интеллект машин: проверка на прочность

от

Конвейер FinForge представляет собой двухэтапную систему, объединяющую ручную и программную обработку для создания высококачественного финансового корпуса, после чего, посредством многоступенчатого процесса, управляемого языковой моделью, извлекается ключевая информация, формируются структурированные вопросы с правдоподобными отвлекающими факторами и проводится валидация на соответствие критериям релевантности, ясности и фактической точности, обеспечивая как основу для сравнительного анализа, так и механизм итеративного улучшения исходных данных.

Новая методика FinForge позволяет всесторонне оценить способность языковых моделей к решению сложных финансовых задач, выходящих за рамки простого поиска информации.

Искусственный интеллект на связи: будущее беспроводных сетей

от

В будущем беспроводной связи большие модели искусственного интеллекта играют ключевую роль, обеспечивая новые возможности и эффективность коммуникационных систем.

В статье рассматривается возможность интеграции масштабных моделей искусственного интеллекта в системы беспроводной связи нового поколения для повышения их производительности и адаптивности.

Что видит машина: новый тест на зрение для ИИ

от

Система BabyVision оценивает понимание визуальной информации посредством лингвистического вывода, в то время как BabyVision-Gen демонстрирует способность к визуальному мышлению, генерируя изображения на основе заданных условий.

Исследование показывает, что современные мультимодальные модели искусственного интеллекта испытывают трудности с простыми визуальными задачами, которые легко даются даже младенцам.

От спиновых стёкол к искусственному интеллекту: физика познания

от

В статье исследуется, как фундаментальные концепции физики, в частности, модель Хопфилда, могут пролить свет на принципы обучения и лечь в основу современных систем искусственного интеллекта.

Графовые алгоритмы: новый подход к анализу данных

от

Умножение матриц и обход графа оказываются тесно связанными операциями, демонстрируя, что алгоритмические структуры, лежащие в основе обработки данных, могут быть представлены и манипулируемы как с помощью линейной алгебры, так и с помощью теории графов.

В статье представлен GraphAlg — специализированный язык для графовых алгоритмов, позволяющий эффективно выполнять и оптимизировать анализ данных непосредственно в базах данных.

Искусственный интеллект в зале суда: доказательства под вопросом

от

Растущее использование искусственного интеллекта в криминалистике ставит перед правовой системой новые вызовы, связанные с надежностью и допустимостью генерируемых им доказательств.