Денис Аветисян

Искусственный интеллект в нейрорадиологии: новый подход к анализу изображений мозга

от

Агентный анализ МРТ демонстрирует свою эффективность на конкретном примере, позволяя комплексно оценить данные и выявить закономерности, скрытые в структуре изображения.

Исследователи продемонстрировали систему, способную выполнять сложный анализ томографических снимков мозга без предварительного обучения.

Искусство перевоплощения: как нейросети учатся понимать и преобразовывать изображения

от

В рамках разработанной структуры MNAFT оценивается значимость нейронов в визуальных и языковых слоях для различных языков посредством нового подхода, управляемого инструкциями, что позволяет выделить наиболее влиятельные нейроны и разделить их на языково-независимые и языково-специфичные группы, после чего производится селективная донастройка, обновляющая лишь релевантные нейроны и общие нейроны в слое, для кодирования обобщенных знаний.

Новый метод точной настройки больших мультимодальных моделей позволяет значительно улучшить качество перевода изображений, используя возможности нейросетевого «мышления».

Квантовые стратегии: Новый подход к играм с нулевой суммой

от

В исследовании с использованием матрицы игры 8х8, с доминирующей стратегией в строке, продемонстрирована сходимость и утечка данных в рамках модели VQEG.

Исследователи предлагают метод, использующий квантовые вычисления для поиска оптимальных стратегий в состязательных играх, где выигрыш одного участника равен проигрышу другого.

Квантовый скачок: Размышления о будущем технологий

от

Квантовый скачок: Размышления о будущем технологий Знаете, как часто бывает: мы гонимся за знаниями, за прогрессом, а потом удивляемся, что создали нечто, способное уничтожить нас. Как скорпион, перевезенный через реку, который жалит переправившего его, потому что это в его природе. Это и есть суть человечества, и сейчас мы стоим на пороге нового витка этой истории … Читать далее

За гранью текста: Как мультимодальные модели «видят» мир

от

В ходе анализа конфликтных входных данных, представленных в трёх модальностях - тексте, изображении и аудио - наблюдается склонность большой языковой модели (OLLM) отдавать приоритет семантике, передаваемой визуальным каналом, даже если она противоречит информации, полученной из текстовых и аудиоданных.

Новое исследование показывает, что большие мультимодальные языковые модели склонны больше доверять визуальной информации, чем текстовой, и выявляет механизмы, лежащие в основе этого предпочтения.

Искусственный интеллект по заказу врача: от идеи до готовой модели

от

В предложенной схеме преодолевается разрыв между клиническими потребностями и технической реализацией за счёт замены посредничества специалистов по искусственному интеллекту автономным кодирующим агентом, способным объединить медицинские знания и возможности программирования, что позволяет врачам напрямую разрабатывать решения в области ИИ без дополнительных согласований и риска неверной интерпретации потребностей.

Новая система позволяет врачам самостоятельно создавать и настраивать алгоритмы искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений, без необходимости глубоких знаний в программировании.

Квантовый прорыв в беспроводной связи: оптимизация MIMO для высокой скорости передачи

от

Для решения задачи обнаружения MIMO предложен унифицированный квантово-классический алгоритм, в котором модель принятого сигнала преобразуется в задачу ML-обнаружения, сопоставляется с гамильтонианом стоимости на основе HUBO и обрабатывается с использованием QAOA, инициализируемого проблемно-ориентированным состоянием, полученным классическим приближением методом блокового спуска координат, при этом эволюция QAOA состоит из чередующихся применений гамильтонианов стоимости и смесителей с вариационными параметрами, оптимизируемыми классическим оптимизатором, а для WSLR-W используется структурированная линейная стратегия нарастания параметров для повышения эффективности оптимизации, после чего результаты измерений используются для оценки ожидаемых значений, и процесс повторяется до выполнения критерия остановки, выдавая окончательное приближенное ML-решение.

Новый подход, использующий квантовые алгоритмы, значительно повышает эффективность обнаружения сигналов в сложных системах беспроводной связи MIMO.

Квантовый скачок в логистике: оптимизация маршрутов с помощью QAOA

от

Для всех протестированных размеров задачи квантовый алгоритм приближенного решения [latex] QAOA [/latex] демонстрирует меньшее время выполнения по сравнению с алгоритмом имитации отжига.

Новое исследование демонстрирует, как квантовые вычисления могут существенно повысить эффективность планирования маршрутов, сокращая время и энергопотребление.

Эволюция разума: самообучающиеся агенты для научных открытий

от

Общая архитектура EvoMaster представляет собой комплексную систему, предназначенную для автоматизированной эволюции программного обеспечения, объединяющую в себе компоненты для генерации, тестирования и оптимизации кода с целью достижения заданных характеристик производительности.

Новая платформа EvoMaster позволяет создавать и развивать автономных агентов, превосходящих универсальный искусственный интеллект в решении сложных научных задач.