Искусственный интеллект

Сквозь флуоресценцию: нейросеть для очистки рамановских спектров

от

Предложенная глубокая нейронная сеть демонстрирует превосходство над фильтрами Савицкого-Голея и вейвлетами в улучшении отношения сигнал/шум спектров Рамана, обеспечивая более гладкие результаты, ближе к истинным значениям, и стабильно превосходя их в широком диапазоне условий шума и флуоресценции, что подтверждено анализом $500$ пар спектров.

Новая методика на основе глубокого обучения позволяет эффективно подавлять флуоресцентные помехи и случайный шум в рамановских спектрах, открывая путь к более точным биохимическим анализам.

Понимание длинных видео: новый вызов для искусственного интеллекта

от

В архитектуре LongShOTAgent оркестратор, используя модель Qwen3-4B, обрабатывает запрос пользователя и видеоматериал, извлекая многомодальные сигналы - от транскрипции речи Whisper до визуальных и аудиоаналитических данных - и сохраняя их в векторной базе данных для семантического поиска релевантных сегментов, а затем углубляет анализ с помощью Refiner-инструментов, таких как Whisper-large-v3 и Audio-Flamingo-3, интегрируя при необходимости внешние API для расширения контекста и формирования связного ответа, демонстрируя тем самым адаптивную координацию разнородных возможностей.

Исследователи представили комплексный набор инструментов для оценки и решения сложных задач, связанных с анализом продолжительных видеозаписей, объединяя различные модальности данных.

Искусственный интеллект в опросах: угроза достоверности данных?

от

Иллюстрируется обнаружение закономерностей, демонстрирующее способность системы выявлять скрытые структуры в данных, что позволяет ей эффективно обрабатывать и интерпретировать информацию.

Новое исследование показывает, как ответы, сгенерированные нейросетями, могут искажать результаты исследований в области разработки программного обеспечения.

Инженерные задачи для ИИ: Новый масштабный фреймворк для тестирования

от

В рамках разработанной системы SWE-Bench++ реализован подход к генерации воспроизводимых Docker-окружений и адаптивных парсеров логов на одиннадцати языках, использующий управляемый нейронный синтез, а автоматизированный оракул, основанный на дифференциальном анализе состояний, классифицирует задачи как исправления ошибок или запросы на добавление новых функций, обеспечивая масштабируемое создание верифицированных экземпляров тестов и траекторий обучения с подсказками.

Представлен SWE-Bench++ — автоматизированный инструмент для генерации реалистичных и разнообразных бенчмарков в области разработки программного обеспечения.

Старение в эпоху данных: новые горизонты качественных исследований

от

Сочетание возможностей вычислительных методов и искусственного интеллекта позволяет глубже понять опыт старения и качественно расширить возможности изучения жизни пожилых людей.

Архитектура языковых моделей: новый уровень рассуждений

от

Исследователи предлагают инновационный подход к проектированию архитектур больших языковых моделей, позволяющий значительно повысить их способность к сложным рассуждениям.

Искусственный интеллект в обучении: доверие студентов и психология восприятия

от

В статье рассматриваются психологические факторы, определяющие уровень доверия студентов к системам искусственного интеллекта, используемым в качестве учебных помощников.

Искусственный интеллект: Диалектика развития

от

Новый подход к построению ИИ основан на принципах конкурентного кодирования и оптимизации структур с минимальной избыточностью, позволяя формировать устойчивые и понятные концепции.

Машина доказательств: Искусственный интеллект осваивает математические теоремы

от

Seed-Prover 1.5 демонстрирует превосходство над существующими передовыми системами доказательства теорем, подтверждая свою эффективность в автоматизированном решении сложных задач.

Новая система Seed-Prover 1.5 демонстрирует значительный прогресс в автоматическом доказательстве теорем, приближая компьютерное мышление к человеческому.