Искусственный интеллект на страже здоровья: новая эра в диагностике и лечении

Современные плотные извлекатели демонстрируют сопоставимую производительность с разреженным извлекателем BM25, однако дообученная модель TxAgent на базе Qwen2-1.5B превосходит все протестированные извлекатели, особенно при работе с данными DailyMed.

Исследователи оценили возможности агентного ИИ TxAgent в решении сложных медицинских задач, продемонстрировав значительный прогресс в области терапевтического принятия решений.

Текст в Изображение: Новый Подход к Генерации Высокого Разрешения

Визуализация SVG-T2I демонстрирует способность модели создавать детализированный, пространственно согласованный визуальный контент высокого качества в разрешении $1080 \times 1080$, подтверждая её потенциал в генерации сложных изображений, точно соответствующих текстовому описанию.

Исследователи представили метод масштабирования моделей преобразования текста в изображение, позволяющий получать качественные результаты без использования вариационных автоэнкодеров.

Оптимизация запросов: Новый подход для сложных рабочих процессов

Статья предлагает инновационную структуру оптимизации запросов, специально разработанную для многоагентных систем и решающую проблемы стоимости, разнородности данных и масштабируемости.

Визуальный диалог: объединяя возможности больших языковых моделей и генеративных сетей

Архитектура MetaCanvas, представленная в разделе 5.2, использует FLUX.1-Kontext-Dev (Batifol et al., 2025) в качестве MMDiT и Qwen2.5-VL-7B (Bai et al., 2025b) в качестве MLLM, при этом обучение ограничивается визуальным разделом, LoRA в MLLM, а также токенами холста и соответствующим легковесным коннектором холста.

В новой работе исследователи представляют MetaCanvas — инновационный подход к управлению генерацией изображений и видео, позволяющий большим языковым моделям более эффективно взаимодействовать с диффузионными моделями.

Искусственный интеллект: усиление, а не замена человеческого разума

Качество результатов, получаемых при использовании инструментов искусственного интеллекта, напрямую зависит от уровня квалификации пользователя: эксперты демонстрируют существенно лучшие показатели, чем новички, при решении задач, и эта разница становится особенно заметной при увеличении сложности поставленной задачи.

Новое исследование показывает, что современные ИИ-инструменты наиболее эффективны, когда служат расширением когнитивных способностей человека, а не самостоятельной заменой его суждений.

Предвидение Хаоса: Как ИИ Распознает Коллективные Действия

Исследование демонстрирует, что использование модели Gemini с промптами, определяющими цели и ограничения, позволяет ускорить выполнение бытовых задач в видео от первого лица - от приготовления пищи до уборки - в 1.6 раза при выполнении вдвоём и в 2.3 раза при распределении работы между тремя агентами, сокращая общее время выполнения с 19.8 до 7.5 минут.

Новое исследование демонстрирует, как искусственный интеллект может прогнозировать параллельные действия нескольких объектов, наблюдая за действиями всего одного участника.