Искусственный интеллект

Интеллект на Границе: Возможности Больших Языковых Моделей

от

Рассматриваются различные архитектуры для инференса больших языковых моделей на периферийных устройствах, включающие одиночный узел, вертикальное и горизонтальное сотрудничество, а также гибридные подходы, демонстрирующие возможности масштабирования и оптимизации производительности.

В статье рассматриваются методы развертывания и оптимизации крупных языковых моделей на периферийных устройствах, открывающие новые горизонты для локального искусственного интеллекта.

Долгосрочная память для ИИ: Новый подход к семантическому поиску

от

Исследователи представили Memanto — систему памяти для агентов искусственного интеллекта, обеспечивающую эффективный доступ к информации на больших временных горизонтах.

Искусственный интеллект на службе физики высоких энергий

от

Система Dr.Sai представляет собой многоагентную архитектуру, в которой центральный агент-хост стратегически распределяет пользовательские запросы между специализированными агентами, оснащенными оптимизированными базовыми языковыми моделями и предметно-ориентированными базами знаний, а распределенная система управления обеспечивает доступ к научным инструментам и вычислительным ресурсам, при этом выделенный процесс мониторинга и архивирования всех сообщений гарантирует надежность и возможность асинхронного возобновления длительных задач.

Новая система, основанная на больших языковых моделях, демонстрирует возможности автономного анализа данных в эксперименте BESIII, открывая путь к более эффективным научным открытиям.

Умные глаза города: как искусственный интеллект оценивает здания по фотографиям

от

Визуализация позволяет оценить здания с помощью анализа, представленного в компактном формате на вкладках, и детализированных отчетов по конкретным объектам, демонстрируя практическую реализацию оценки зданий на основе больших языковых моделей.

Новая методика позволяет автоматически анализировать состояние зданий и определять их характеристики, используя только изображения с уличных камер.

Искусственный интеллект в онкологии: новый взгляд на планирование лечения

от

Исследование демонстрирует, что система искусственного интеллекта OncoBrain способна генерировать планы лечения рака, соответствующие клиническим рекомендациям и признанные безопасными экспертами-онкологами.

Видение будущего: нейросети учатся понимать человека

от

Модель Sapiens2, в сравнении с предыдущей версией, демонстрирует улучшенную обобщающую способность и более точную сегментацию редких классов - губ, языка, сережек - обеспечивая пиксельную точность при сегментации волос, а также более детальное воспроизведение геометрических характеристик лица, одежды и волос, что достигается без использования архитектур, специфичных для решаемых задач.

Новая архитектура Sapiens2 использует трансформеры для обработки изображений с беспрецедентной точностью, открывая возможности для продвинутого анализа человеческих сцен.

Визуальный интеллект для эмбриона: Искусственный интеллект описывает развитие зародыша

от

На основе анализа изображений ооцитов и эмбрионов, а также соответствующих аннотаций и оценок, система InVitroVision демонстрирует возможность оценки качества изображений, что подтверждается увеличением яркости релевантных участков для более точного анализа.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет автоматически генерировать текстовые описания эмбрионов по изображениям, открывая возможности для стандартизации оценки и повышения эффективности ЭКО.

Моделирование биомолекул: новый импульс от нейросетей

от

Интеграция предобученной нейронной сети, экспортированной через TorchScript, в симуляционное окружение GROMACS посредством интерфейса thennpot позволяет использовать сложные модели непосредственно во время выполнения симуляции, требуя лишь минимальных изменений в существующих входных файлах.

Интеграция потенциалов нейронных сетей в популярный пакет GROMACS открывает новые возможности для точного и эффективного моделирования сложных биохимических процессов.