Искусственный интеллект моделирует мир: новый подход к связи и сенсорике

Архитектура семантического двойника, усиленная генеративным искусственным интеллектом, позволяет создавать цифровые аналоги реальных систем, способные к адаптации и самообучению.

В статье представлена инновационная методика моделирования каналов связи и сенсорики, использующая возможности генеративного искусственного интеллекта и семантического анализа окружающей среды.

Обучение в Цикле: Когда Искусственный Интеллект Заменяет Человека

Качественное сравнение производительности аннотаций, представленное на рисунке, демонстрирует превосходство ансамбля больших языковых моделей (LLM) над MoLAM в задачах, требующих высокой точности и детализации.

Новый подход к активному обучению использует возможности нескольких больших языковых моделей для автоматической разметки данных, снижая затраты и повышая надежность.

Искусственный интеллект в здравоохранении: Управление и контроль агентов

Предлагается структурированный подход к управлению и жизненным циклом автономных интеллектуальных агентов, позволяющий систематизировать процессы от разработки до вывода из эксплуатации и обеспечивающий контроль над их деятельностью на протяжении всего периода существования.

Статья посвящена разработке комплексного подхода к управлению автономными системами искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, направленного на предотвращение неконтролируемого разрастания и обеспечение безопасности.

Поиск и Знания: Как Улучшить Ответы на Сложные Вопросы

Усовершенствованная архитектура RAG использует двунаправленный кодировщик (Bi-Encoder) для первоначального быстрого поиска, а затем применяет более сложный кросс-кодировщик для отсеивания ложных срабатываний перед генерацией ответа.

Новое исследование показывает, как комбинировать современные методы поиска и обработки языка для получения более точных и надежных ответов на вопросы, связанные с нормативными документами.

Python или SQL: Где кроется слабость языковых моделей?

Рассмотрение парадигм семантического разбора естественного языка показывает, что преобразование текста в SQL делегирует оптимизацию выполнения запросов системе управления базами данных, в то время как генерация явных процедурных рабочих процессов посредством преобразования текста в Python требует от модели непосредственного решения задач вычислительной логики.

Новое исследование сравнивает возможности больших языковых моделей в преобразовании естественного языка в код на Python и SQL, выявляя ключевые различия в их устойчивости к неполной информации.

Искусственный интеллект и понимание чужих мыслей: новый тест на сопереживание

Рамка CogToM представляет собой комплексный подход к моделированию когнитивных процессов, обеспечивающий структурированное представление знаний и позволяющий проводить дедуктивные умозаключения на основе формализованных [latex] \mathcal{L} [/latex]-логических правил.

Исследователи представили комплексную методику оценки способности больших языковых моделей понимать намерения и убеждения других, приближенную к принципам человеческого мышления.

Самообучающиеся агенты: как повысить надёжность ИИ-исследователей

Результаты тестирования модели DeepVerifier-8B на наборе данных GAIA демонстрируют масштабируемость процесса верификации и превосходство над другими открытыми моделями после десяти итераций верификации и обратной связи, что подтверждается анализом производительности на выборке из 165 примеров.

Новая методика позволяет автоматически оценивать и улучшать работу ИИ-агентов, проводящих научные исследования, выявляя ошибки и адаптируясь в процессе работы.

Лица сквозь призму моделей: оценка возможностей искусственного интеллекта

Многомодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют возможность гетерогенного распознавания лиц, открывая новые перспективы в задачах, требующих анализа визуальной информации и лингвистического контекста.

Новое исследование оценивает, насколько хорошо современные мультимодальные модели справляются с распознаванием лиц в условиях различных спектральных искажений.