Искусственный интеллект

Генеративный ИИ в Информационных Системах: Новый Взгляд на Возможности и Риски

от

Анализ научной литературы выявил преобладание исследований в области информационных систем, ориентированных на секторальные применения.

В статье представлен комплексный анализ влияния генеративных моделей искусственного интеллекта на сферу информационных систем, охватывающий как потенциальные выгоды, так и возникающие вызовы.

Искусственный интеллект на службе геномики: новый подход к анализу клеток

от

Архитектура ELISA объединяет подготовку данных из одноклеточных наборов, включающую нормализацию, выделение наиболее изменных генов, анализ главных компонент и кластеризацию Лейдена, с последующим вычислением дифференциальной экспрессии и кодированием в 768-мерные семантические вложения посредством BioBERT и scGPT, что позволяет осуществлять поиск и анализ на основе запросов, представленных в виде сигнатур генов, естественного языка или их комбинации, с использованием гибридной системы, включающей оценку маркеров генов, семантический поиск и реципрокное ранжирование, а также предсказание взаимодействий лиганд-рецептор и оценку пропорций, после чего все полученные данные направляются к LLM (LLaMA 3.1-8B) на платформе Groq для генерации обоснованных биологических интерпретаций и структурированных отчетов.

Ученые разработали систему, использующую возможности искусственного интеллекта для интерактивного исследования и поиска закономерностей в данных одноклеточного анализа.

Внимание на границе: почему трансформеры нуждаются в «поглотителях»

от

В многослойном Transformer без

Новое исследование доказывает, что «поглотители внимания» — не случайный артефакт обучения, а фундаментальная необходимость для эффективной работы трансформеров в задачах, требующих обработки условных триггеров.

Искусственный интеллект и креативность в физике: взгляд студентов

от

Новое исследование показывает, как студенты оценивают возможности генеративных нейросетей в обучении вычислительной физике и развитии творческого мышления.

Кинематографичное видео по запросу: новый подход к созданию многокадровых роликов

от

В рамках исследования создана система ShotVerse-Bench, объединяющая траектории съёмки в единую систему координат посредством калибровки камер и иерархических описаний, после чего планировщик, использующий VLM и обучаемые токены траектории, преобразует эти данные в конкретные положения камеры, а контроллер, опираясь на DiT и стратегию 4D-вращательного позиционного кодирования, синтезирует высококачественное видео, точно следуя заданным траекториям.

Исследователи представили ShotVerse — систему, позволяющую генерировать сложные, кинематографичные видеоролики на основе текстового описания.

Искры вдохновения: Как искусственный интеллект расширяет горизонты научных идей

от

Междисциплинарное вдохновение предстает не как односторонний перенос идей, а как сложный поток, в котором источник и цель взаимно влияют друг на друга, формируя динамичную экосистему знаний.

Новый подход использует возможности больших языковых моделей для стимулирования междисциплинарного мышления и генерации новаторских научных концепций.

Раскрытие потенциала ИИ: Как разнообразие задач улучшает навыки работы с инструментами

от

Ограничения традиционных подходов к синтезу инструментов и объединению пайплайнов снижают разнообразие и обобщающую способность, в то время как использование симуляций и приоритет запросов при синтезе увеличивает риск неверифицируемости и неразрешимости задач, что препятствует эффективному обучению агентов; в отличие от них, Dive осуществляет синтез на основе доказательств, используя разнообразный набор инструментов реального мира, что позволяет создавать верифицируемые и исполняемые задачи, обеспечивая надежную обобщающую способность, превосходящую возможности моделей, обученных на ограниченном наборе инструментов (серый и синий), и сопоставимую с обучением при равных затратах (пурпурный).

Новый подход к обучению языковых моделей позволяет им эффективнее решать сложные задачи, требующие использования различных инструментов и ресурсов.