Искусственный интеллект

Равномерная нагрузка экспертов: оптимизация моделей для мощных GPU

от

Новый алгоритм динамически распределяет вычислительную нагрузку между графическими процессорами в моделях, использующих экспертный параллелизм, повышая скорость и эффективность.

Поиск товарных знаков: Искусственный интеллект на страже бренда

от

Новые технологии искусственного интеллекта меняют подход к поиску схожих товарных знаков, повышая эффективность регистрации и снижая риски конфликтов.

Искусственный интеллект открывает новые горизонты в создании фотокатализаторов

от

Итеративный процесс ChemNavigator, представленный в данной работе, обеспечивает интеллектуальный поиск новых молекул посредством циклического взаимодействия генерации гипотез, целенаправленного молекулярного дизайна, квантово-химических расчётов и статистической проверки, при этом централизованный банк памяти аккумулирует и использует информацию о молекулах, вычислениях, гипотезах и правилах дизайна для оптимизации поиска и достижения заданных критериев остановки.

Исследователи разработали систему, использующую возможности искусственного интеллекта для самостоятельного поиска закономерностей в дизайне органических фотокатализаторов, способных эффективно преобразовывать солнечную энергию.

Искусственный интеллект наводит порядок в данных: возможности больших языковых моделей

от

Подготовка данных для применения претерпевает трансформацию благодаря методам, усиленным большими языковыми моделями, что позволяет достичь качественно нового уровня обработки и анализа информации.

Новый обзор посвящен применению передовых моделей искусственного интеллекта для автоматизации и улучшения процессов подготовки данных.

Искусственный интеллект рисует науку: новый взгляд на синтез изображений

от

Предложенная методология объединяет генерацию научных изображений с помощью ImgCoder - программного подхода, отделяющего планирование от реализации и превосходящего пиксельные аналоги, - создание тщательно отобранного бенчмарка SciGenBench с детальной таксономией и атомарными тестами, и многогранную систему оценки, сочетающую суждения больших мультимодальных моделей, обратную валидацию, стандартные метрики и производительность в практических задачах.

Исследователи представляют SciGenBench — платформу для оценки возможностей ИИ в создании научных иллюстраций, демонстрируя превосходство подходов, основанных на коде.

Диаграммы оживают: Новый подход к машинному пониманию графиков

от

В рамках разработанной системы ChartVerse, первый этап обучения кодера диаграмм, основанный на итеративном самосовершенствовании с применением RPE-руководства, позволяет синтезировать разнообразные и сложные коды диаграмм, а второй этап, использующий инверсный синтез с привязкой к истине и дистилляцию CoT, с последующей фильтрацией по показателю отказов, гарантирует генерацию верифицируемых пар вопросов-ответов заданной сложности.

Исследователи представили ChartVerse — инновационную систему для генерации сложных данных, позволяющую обучать модели машинного обучения, превосходящие существующие решения в интерпретации графиков и диаграмм.

Замкнутый круг исследований в разработке ПО: Почему отдельные решения не работают

от

Статья анализирует причины кризиса в области исследований программной инженерии и показывает, что корень проблем — в системных недостатках всей исследовательской экосистемы.

Патология под контролем: Интерактивный ИИ для анализа тканей

от

Набор данных VISTA-PATH демонстрирует значительно более широкое разнообразие классов тканей, представленных в виде логарифмической шкалы распределения по органам, и, как следствие, более обширное семантическое покрытие, в отличие от набора данных BiomedParse, который характеризуется меньшим количеством категорий тканей и, соответственно, ограниченным спектром представленных патологий.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет экспертам-патологам с беспрецедентной точностью сегментировать изображения тканей и проводить количественный анализ для улучшения диагностики и прогнозирования заболеваний.

Искусственный интеллект создает платформу для глубокого обучения

от

Архитектура VibeTensor представляет собой систему, в которой Python и Node.js интерфейсы взаимодействуют с общим ядром, реализованным на C++, обеспечивающим функциональность тензоров, автоматического дифференцирования, индексации, генерации случайных чисел и CUDA, при этом расширение набора операторов достигается за счет опциональных библиотек и динамически загружаемых плагинов.

Новая система VibeTensor демонстрирует возможность полной автоматической генерации стека программного обеспечения для глубокого обучения с использованием ИИ-агентов.

Искусственный Игрок: Как AI Оценивает Настольные Игры

от

Модель MeepleLM представляет собой автоматизированную систему, заменяющую трудоемкий процесс тестирования игр людьми, и, используя рассуждения на основе модели MDA, выводит скрытые игровые механики из статических правил, генерируя критические отзывы, адаптированные к различным архетипам игроков.

Новая модель искусственного интеллекта позволяет имитировать различных игроков, предоставляя ценные отзывы разработчикам настольных игр и улучшая игровой процесс.