Искусственный интеллект

Искусство видеть и создавать: новый подход к кодированию изображений

от

Сочетая богатую семантику и передовую точность реконструкции, модель PS-VAE демонстрирует превосходство над семантически ориентированными RAE и пиксельно ориентированными VAE как в задачах генерации, так и редактирования изображений, обеспечивая более быструю сходимость обучения и улучшенное понимание изображений, что, в свою очередь, повышает эффективность следования инструкциям при редактировании и способствует созданию более реалистичных текстур и структур при генерации.

Исследователи предлагают метод, объединяющий семантическое понимание и реконструкцию изображений для более эффективной генерации и редактирования контента.

Искусственный интеллект на службе гавайского языка: новый подход к оценке знаний

от

Анализ элементов оценки $K\overline{A}'EO$ осуществляется посредством рабочего процесса, усиленного искусственным интеллектом, в котором человеческий фактор не просто включен в процесс, но и является его движущей силой: психометрические данные, примеры вопросов и комментарии разработчиков поступают в систему синтеза, основанную на документах (NotebookLM, Claude 3.5 Sonnet), а экспертная оценка культурной уместности служит фильтром перед передачей результатов разработчикам контента, при этом полученная обратная связь используется для совершенствования будущих разработок.

В статье представлена инновационная методика использования искусственного интеллекта для совершенствования оценки гавайского языка, основанная на принципах культурной чувствительности и защиты данных.

Камера видит радар: генерация данных для беспилотников

от

Система RadarGen преобразует многовидовые изображения в представление сцены сверху (BEV) с использованием глубинного оценивания, семантической сегментации и оптического потока, а затем, посредством тонкой настройки DiT и решения IRL1, генерирует разреженное облако точек радара, где цвет точек кодирует эффект Доплера, а размер - значение RCS.

Новая модель позволяет создавать реалистичные данные радаров на основе изображений с камер, открывая возможности для обучения и тестирования систем автономного вождения.

Искусственный интеллект на страже мужского здоровья: проверка точности диагностики рака простаты в ближневосточном регионе

от

Новое исследование подтверждает, что алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на западных данных, эффективно выявляют рак простаты в биопсиях пациентов из стран Ближнего Востока.

ИИ в медображении: Соревнования, полные предвзятости?

от

Искусственный интеллект, применяемый в медицинской визуализации, демонстрирует систематические смещения, обусловленные географическим происхождением данных (Северная Америка, Китай, Европа), типом решаемой задачи (сегментация) и используемым методом визуализации (магнитно-резонансная томография, МРТ).

Новое исследование выявило серьезные недостатки в данных, используемых в соревнованиях по искусственному интеллекту для анализа медицинских изображений, ставя под сомнение их объективность и практическую ценность.

Понять, а не просто видеть: новый критерий для объяснимого ИИ

от

Иерархическая структура модели PREDICT для объяснения сердечно-сосудистого риска раскрывает взаимосвязь между отдельными аннотациями (листовыми), их композицией и глобальной композицией, позволяя понять, как формируется оценка риска.

Исследователи предлагают формальный подход к оценке способности искусственного интеллекта давать действительно понятные и проверяемые объяснения своих решений.

Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание

от

Существующие эталоны визуального сопоставления оказываются либо излишне упрощенными, либо подверженными манипуляциям, в то время как предложенный эталон GroundingME значительно повышает сложность задачи по четырем ключевым параметрам, что демонстрирует способность модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct к более точному определению объектов.

Исследователи представили комплексный тест, выявляющий слабые места современных мультимодальных моделей в задачах сопоставления текста и изображений.