Искусственный интеллект — Страница 180

Понятный Искусственный Интеллект: Новые Пути к Прозрачности

11.11.2025 от Денис Аветисян

$Многослойная архитектура, лежащая в основе современных языковых моделей, создает барьер для объяснимости, поскольку сложность взаимодействия слоев скрывает логику принятия решений и препятствует доказательной верификации алгоритма, подобно тому, как $f(x) = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b$ может быть непрозрачным, если значения $w_i$ и $b$ не определены явно.$

В статье рассматривается возможность повышения объяснимости ИИ за счет внедрения больших языковых моделей в структурированные, стандартизированные аналитические процессы.

Визуальное мышление: как обучить ИИ рассуждать, глядя на мир

11.11.2025 от Денис Аветисян

Новый подход к созданию масштабных наборов данных позволяет языковым моделям лучше понимать изображения и решать сложные визуальные задачи.

Надежность Искусственного Интеллекта в Научных Открытиях: Архитектура Доверия

11.11.2025 от Денис Аветисян

Новый подход к построению систем искусственного интеллекта, способных самостоятельно проводить научные исследования, обеспечивает статистическую обоснованность результатов и минимизирует ошибки.

Обучение языковых моделей: новый подход к масштабированию

11.11.2025 от Денис Аветисян

Адаптивные среды для обучения с подкреплением позволяют преодолеть насыщение данными и повысить эффективность обучения языковых моделей.

Генеративные модели и обучение с подкреплением: поиск новых кристаллов

11.11.2025 от Денис Аветисян

Новый подход использует возможности искусственного интеллекта для открытия разнообразных и стабильных кристаллических материалов.

Проверка логики: как повысить надежность больших языковых моделей

11.11.2025 от Денис Аветисян

Модели вознаграждения, определяющие желаемое поведение системы, противопоставляются механизмам оценки неопределенности, позволяющим предвидеть потенциальные точки отказа и, следовательно, формируют два взаимодополняющих подхода к созданию надежной и адаптивной системы, где каждый выбор архитектуры предвещает будущие сбои.

Новый метод позволяет эффективно оценивать достоверность каждого шага в процессе рассуждений нейросети.

Понимание видео: новый вызов для искусственного интеллекта

11.11.2025 от Денис Аветисян

Распределение видеокатегорий в наборе данных MVU-Eval демонстрирует разнообразие визуального контента, необходимого для всесторонней оценки моделей машинного зрения, и подчеркивает важность сбалансированного представления различных сценариев для обеспечения надежной обобщающей способности $F_1$ оценки.

Исследователи представляют новый инструмент для оценки способности ИИ обрабатывать и связывать информацию из нескольких видеороликов.

Наука машинного обучения: единый язык для сравнения алгоритмов

11.11.2025 от Денис Аветисян

Научная методология оценки моделей машинного обучения структурирована вокруг таксономии, классифицирующей бенчмарки по предметной области и используемым алгоритмам, что позволяет стандартизировать их оценку и анализировать вычислительные паттерны в научных рабочих процессах.

Новая онтология MLCommons призвана стандартизировать оценку алгоритмов машинного обучения в научных задачах.

Ускорение языковых моделей: новый подход к эффективным вычислениям

11.11.2025 от Денис Аветисян

Основываясь на мотивах и трудностях вычислений на основе памяти для логического вывода больших языковых моделей на FPGA, система LUT-LLM предлагает решения, отражающие пророчество о будущих сбоях и указывающие на необходимость взращивания, а не построения, подобных экосистем.

Исследование представляет метод повышения энергоэффективности при работе с большими языковыми моделями за счет использования специализированного аппаратного обеспечения.

Самообучающиеся агенты для автоматической обработки данных

11.11.2025 от Денис Аветисян

Данная архитектура Dataforge представляет собой основу для системы, в которой сложность данных неизбежно трансформируется в технический долг, требующий постоянной поддержки и рефакторинга.

Новая платформа Dataforge позволяет создавать интеллектуальных помощников, способных самостоятельно преобразовывать сырые данные в формат, пригодный для машинного обучения.