Юридический помощник в сети: Искусственный интеллект на службе правосудия

На специально созданной тестовой площадке «legal-agent-sandbox» система LegalWebAgent демонстрирует способность автономно ориентироваться на веб-сайтах и выполнять задачи по заполнению онлайн-форм посредством последовательности действий.

Новое исследование демонстрирует, как возможности больших языковых моделей могут быть использованы для создания автономных веб-агентов, способных упростить доступ к юридической информации и помощи.

Личный помощник и конфиденциальность: как научить ИИ понимать ваши границы

Персональный агент, действуя от имени пользователя, оценивает уместность передачи данных третьей стороне для выполнения запроса, опираясь на накопленную базу знаний, содержащую историю предыдущих решений пользователя относительно подобных запросов на обмен информацией.

Новая разработка позволяет искусственным интеллектам принимать более обоснованные решения о защите личных данных, учитывая индивидуальные предпочтения пользователя.

Корни в Искусстве: Новый Взгляд на Математическую Визуализацию

Представлен Polynomiogram — инновационный подход к отображению и творческому применению корней полиномов, объединяющий вычислительную мощь и эстетическое самовыражение.

Визуальные эскизы как ключ к генерации изображений: новый подход DraCo

Архитектура DraCo включает в себя последовательность из трёх этапов генерации: предварительное набросание эскиза, верификация этого эскиза и последующая корректирующая доработка, что позволяет достичь желаемого результата.

Исследователи предлагают инновационную методику, использующую промежуточные визуальные эскизы для повышения качества и детализации генерируемых изображений, особенно при работе со сложными и редкими концепциями.

Искусственный интеллект на допросе: как объяснить решения в цифровой криминалистике?

helpНаблюдения показывают, что оценка процесса рассуждений, полученная посредством цепочки мыслей ($CoT$), тесно связана с оценкой окончательного ответа, что указывает на важность качества промежуточных этапов для достижения высокой точности результатов во всех экспериментах.

Новое исследование рассматривает возможности больших языковых моделей в анализе цифровых доказательств и оценке прозрачности их рассуждений.

Разумный агент для мультимодальных моделей: новый подход к оценке и рассуждениям

Система ARM-Thinker демонстрирует превосходство в решении сложных задач вопросно-ответной системы по документам благодаря автономному использованию инструментов поиска, что подтверждается значительным улучшением результатов на различных эталонных тестах, включая ARMBench-VL, оценивающем возможности использования инструментов для манипулирования изображениями, поиска документов и проверки инструкций.

Исследователи представили ARM-Thinker — систему, использующую инструменты и цикл «думай-действуй-проверяй» для повышения качества оценки и рассуждений мультимодальных моделей.

Молекулярный Искусственный Интеллект: Понимание и Создание Новых Соединений

Для ускорения молекулярных исследований и разработок представлена модель BioMedGPT-Mol, объединяющая возможности понимания и генерации молекулярных структур, включая преобразование названий, создание описаний, предсказание свойств, прогнозирование химических реакций, редактирование молекул и оптимизацию их характеристик.

Новая модель BioMedGPT-Mol демонстрирует впечатляющие возможности в анализе и генерации молекул, открывая перспективы для ускорения разработки лекарств и материалов.

Искусственный интеллект под контролем: от политики к правилам

Конвейер обработки политик преобразует текстовые документы в исполняемые атомарные правила посредством итеративной экстракции и уточнения с использованием больших языковых моделей и детерминированных проверок, включающих извлечение клауз, фильтрацию доказательств и верификацию с помощью решателя задач $SMT$ (Satisfiability Modulo Theories).

Новая методика позволяет автоматически преобразовывать нормативные документы в исполняемые правила, обеспечивая проверяемое соответствие и управление рисками в сфере ИИ.