Денис Аветисян

Искусственный интеллект на службе данных: новый взгляд на анализ и обработку

от

Исследование DAComp направлено на оценку больших языковых моделей (LLM) в контексте комплексных рабочих процессов анализа данных, охватывающих как инженерные задачи на уровне репозитория данных, так и открытый анализ данных, что позволяет оценить их возможности на протяжении всего жизненного цикла работы с информацией.

Исследователи представили комплексный тест для оценки возможностей интеллектуальных агентов на всех этапах работы с информацией — от сбора до аналитики.

Искусственный интеллект в биомедицине: от помощника к партнеру

от

Новое исследование показывает, что для полноценной оценки возможностей ИИ в научных исследованиях необходимо оценивать его не как исполнителя отдельных задач, а как участника комплексных рабочих процессов.

Квантовый гибрид: Новый подход к сложным вычислениям

от

Для реализации метода осуществляется подготовка диабатического состояния на квантовом компьютере, формирующего направляющее состояние, после чего выполняется измерение ансамбля состояний, образующих подпространство, оптимизируемое классическими алгоритмами.

Исследователи представили гибридный алгоритм VQE-CVQE, использующий диабатическую подготовку состояний, для повышения точности и эффективности квантовых вычислений на современных устройствах.

Спираль Угасания: Как ИИ Теряет Уверенность в Инструментах

от

Обучение с подкреплением демонстрирует, что добавление LLDS к базовому алгоритму GRPO предотвращает коллапс процесса обучения - наблюдается стабильное поддержание высоких значений вознаграждения, в отличие от GRPO, где вознаграждение неизменно стремится к нулю при различных масштабах модели.

Новое исследование выявило нестабильность в обучении языковых моделей с подкреплением при использовании инструментов, приводящую к резкому снижению производительности.

Искусственный интеллект с совестью: как обеспечить обоснованность решений?

от

Новый подход к разработке автономных систем сочетает в себе нейро-символический ИИ и онтологический контекст, обеспечивая не только точность, но и прозрачность принимаемых решений.

Видеоанализ: как адаптировать выбор кадров под запрос

от

Система DIG сначала классифицирует тип запроса, после чего, для глобальных запросов, использует равномерную выборку кадров по всему видео, а для локализованных - применяет CAFS и назначает вознаграждения для формирования уточненного видео-приора перед выборкой, после чего выбранные кадры обрабатываются языковой моделью для окончательного вывода.

Новый подход позволяет значительно повысить эффективность обработки длинных видеороликов, подстраивая стратегию выбора ключевых кадров в зависимости от типа запроса.

Искусственный исследователь: Настройка глубины и широты поиска

от

Агент, действуя автономно, осуществляет декомпозицию сложной исследовательской темы на более простые, взаимосвязанные подтемы, обеспечивая структурированный подход к решению задачи.

В новой статье представлена архитектура интеллектуального агента, способного проводить глубокие исследования с регулируемыми параметрами интенсивности и затрат.

Разум в Машине: Архитектура Понимающего Искусственного Интеллекта

от

В статье представлена новая когнитивная архитектура, призванная вывести искусственный интеллект за пределы «черного ящика» и обеспечить прозрачность его рассуждений.