Новое исследование демонстрирует, что современные системы искусственного интеллекта все еще испытывают трудности с точным извлечением данных из электронных медицинских карт и сложным клиническим анализом.
Новая разработка позволяет автоматически формировать правила доступа и контролировать исполнение, снижая риски, связанные с вредоносными запросами и непредсказуемостью больших языковых моделей.
Исследователи предлагают инновационную систему VQ-Seg, использующую векторизацию и структурированные возмущения для повышения точности сегментации медицинских изображений при недостатке размеченных данных.
Новый взгляд на взаимодействие человека и ИИ рассматривает не просто совместную работу, а обоснование надежности принимаемых решений.
Новый подход позволяет создавать реалистичные и последовательные характеры для языковых моделей, основываясь на анализе повествования.
Статья предлагает переосмыслить изучение коллективного поведения систем, основанных на больших языковых моделях, с точки зрения социальных взаимодействий и теории информации.
Новый подход обеспечивает безопасность компьютерных агентов, управляемых искусственным интеллектом, от атак с помощью внедрения команд.
Статья рассматривает риски использования искусственного интеллекта для оценки научных исследований и предлагает новый подход к обеспечению надежности этих инструментов.
Новый подход использует возможности видеомоделей для итеративного улучшения генерации изображений по текстовому описанию, приближая их к человеческому пониманию.
Новый подход объединяет возможности естественного языка и математической нотации, позволяя ИИ-агентам создавать корректный код и значительно упрощать процесс разработки программного обеспечения.