Из хаоса данных – к чёткой медицинской информации
Новая система позволяет автоматически извлекать структурированные данные из научных PDF-документов, значительно облегчая процесс синтеза доказательной базы в медицине.
Денис Аветисян
Диалог с рецензентами: Новый подход к ответам на критику в научных статьях
Исследователи представили систему, помогающую авторам структурированно отвечать на замечания рецензентов, повышая качество и обоснованность аргументов.
Молекулярный интеллект: проверка химического мышления
Новый тест MolecularIQ позволяет оценить способность современных моделей искусственного интеллекта рассуждать о структуре молекул и выявляет пробелы в их понимании химии.
Искусственный интеллект в роли исследователя: новый критерий оценки
Представлен комплексный инструмент для проверки способности ИИ-агентов проводить глубокий анализ информации из различных источников и формировать достоверные отчеты.
Искусственный интеллект и право: на пути к надежным решениям
В статье представлен обзор текущего состояния оценки больших языковых моделей в юридической сфере и обозначены ключевые вызовы для их внедрения.
Искусство Самоперерождения: Рекурсивность в Эпоху ИИ
Новая статья исследует концепцию ‘Рекурсивизма’ как художественной парадигмы, описывающей искусство, способное к самомодификации и эволюции в эпоху искусственного интеллекта.
Видео будущего: Как научить роботов видеть мир реалистично
Новое исследование представляет комплексный подход к оценке и улучшению генерации видео для роботов, способный значительно повысить их способность взаимодействовать с окружающим миром.
Муравьиный алгоритм под микроскопом: Формальное описание
В статье представлена строгая математическая модель алгоритмов оптимизации на основе колоний муравьев, позволяющая глубоко анализировать их поведение и возможности распараллеливания.
Утечка Контекста: Как Безобидная Настройка Подрывает Приватность в Языковых Моделях
![При обучении на данных, содержащих запросы, нарушающие приватность, модели-помощники демонстрируют существенное снижение приватности агента и устойчивости памяти (до 99% для [latex]gpt-4o-mini[/latex]), в то время как контрольные модели сохраняют эти параметры, подчеркивая уязвимость полезных моделей к утечке информации.](https://arxiv.org/html/2601.15220v1/x2.png)
Новое исследование показывает, что даже незначительная донастройка языковых моделей может привести к неожиданной потере способности защищать конфиденциальную информацию.
Квантовые алгоритмы: Новый горизонт машинного обучения
В статье исследуется потенциал квантовых вычислений для повышения эффективности алгоритмов машинного обучения и достижения квантового преимущества.