Искусственный интеллект

Искусственный интеллект и аутизм: скрытые предубеждения

от

Экспериментальная методология предполагает модификацию поведения агентов, отобранных из начальной группы в двадцать пять, с последующим изучением четырех конкретных случаев и анализом диалога от начала беседы до финальных вопросов интервью, позволяя выявить закономерности в формировании стратегий взаимодействия.

Новое исследование выявило, как большие языковые модели могут неосознанно транслировать стереотипы об аутизме, акцентируя зависимость от нейротипичных людей.

Самоорганизация нейросетей: как обучение открывает путь к эффективной структуре

от

Принцип построения системы логического вывода демонстрирует возможность реструктуризации для адаптации к изменяющимся условиям и оптимизации процесса принятия решений.

Новое исследование показывает, что большие нейронные сети обретают внутреннюю организацию в процессе обучения, позволяющую упростить их структуру без потери производительности.

Кто написал: Искусственный интеллект или человек? Восприятие доверия к научным обзорам

от

При раскрытии информации об участии языковой модели в редактировании аннотаций, участники исследования демонстрируют выраженную склонность к выбору аннотаций, обработанных данной моделью, что указывает на существенное влияние источника текста на восприятие и предпочтения пользователей, при этом доверительные интервалы в 95% подтверждают статистическую значимость выявленной закономерности.

Новое исследование показывает, как читатели оценивают достоверность и надежность научных резюме, созданных с помощью больших языковых моделей.

Ловушка Гибкости: Почему Ограничения в Порядке Декодирования Улучшают Рассуждения Моделей

от

Ограничение моделей на основе больших языковых моделей (dLLM) стандартным авторегрессивным порядком неожиданно расширяет пространство решений при рассуждениях, что позволило предложить подход “JustGRPO”, эффективно раскрывающий их потенциал за счёт отказа от сложных адаптаций произвольного порядка и использования стандартного GRPO.

Новое исследование показывает, что принудительный порядок генерации текста в диффузионных языковых моделях, вопреки интуиции, повышает их способность к логическому мышлению.

Искусственный интеллект в юриспруденции: как избежать вымысла и обеспечить достоверность

от

Новое исследование показывает, что для решения юридических задач более надежны системы, основанные на поиске и использовании проверенных данных, а не на генерации ответов ‘из головы’.

Фракталы в ускорении: Новая реализация DLA с помощью Numba

от

Динамика роста агрегатов в конфигурациях DLA демонстрирует закономерное замедление, проявляющееся в уменьшении мгновенной скорости роста [latex]\mathrm{d}N/\mathrm{d}t[/latex] с увеличением числа частиц [latex]N[/latex] из-за диффузионного экранирования, что подтверждается нормализованными кривыми роста [latex]N(t)/N_{max}[/latex] и эффективным радиусом агрегата [latex]R_{eff} = N^{1/D_f}[/latex].

Исследователи представили высокопроизводительную реализацию алгоритма диффузионно-лимитированной агрегации (DLA) на Python, используя JIT-компиляцию для значительного ускорения симуляций.

Единый взгляд: Новая модель для понимания и генерации изображений

от

В рамках фреймворка RAE, система OpenVision 3 демонстрирует способность генерировать высококачественные изображения для 256 классов ImageNet, что подтверждает ее эффективность в задаче условной генерации изображений.

Исследователи представили OpenVision 3 — архитектуру, объединяющую возможности вариационных автоэнкодеров и трансформаторов для достижения передовых результатов в задачах визуального анализа и синтеза.