Интеллектуальный поиск в океане «омикс» данных
Новая система автоматизирует обнаружение и структурирование результатов «омикс» исследований, открывая возможности для повторного использования и комплексного анализа.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект как стратег: генерация игровых политик с помощью языковых моделей
Новый подход позволяет создавать интерпретируемые стратегии для многоагентных систем, используя возможности больших языковых моделей и принципы теории игр.
Грань между ИИ: Как отделить модель от системы
Новое исследование предлагает четкие определения для ИИ-моделей и систем, стремясь разрешить терминологическую путаницу в быстро развивающейся области искусственного интеллекта.
InternVL-U: Искусственный интеллект, который понимает и творит
Новая модель объединяет возможности понимания и генерации изображений, открывая путь к более интеллектуальным мультимодальным системам.
Интерактивные помощники: новый рубеж оценки языковых моделей
Исследователи представили MiniAppBench — платформу для оценки способности больших языковых моделей создавать интерактивные HTML-приложения, имитирующие реальные инструменты и сервисы.
Научные таблицы и искусственный интеллект: где кроется главная сложность?
Новый бенчмарк SciTaRC демонстрирует, что современные системы искусственного интеллекта испытывают трудности не столько в планировании, сколько в точном выполнении вычислений при ответе на вопросы по научным таблицам.
Новая эра эффективности: компилятор и модели состояний для ускорения вычислений
Исследователи предлагают инновационный подход к реализации моделей состояний, позволяющий добиться значительного повышения скорости и эффективности вычислений на различных аппаратных платформах.
Искусство надёжного моделирования: как избежать самообмана в байесовском выводе
Новое исследование посвящено повышению надёжности методов байесовского вывода, основанных на моделировании, и борьбе с проблемой завышенной уверенности в результатах.
Геометрия смыслов: Новая адаптация моделей «зрение-язык»
![В отличие от стандартной модели CLIP, использующей фиксированное скалярное произведение, представленная схема адаптации BiCLIP внедряет обучаемую, структурированную матрицу преобразования [latex]\mathbf{W}[/latex] между визуальными и текстовыми модальностями, обеспечивая более гибкую и эффективную связь между ними.](https://arxiv.org/html/2603.08942v1/x1.png)
Исследователи представили BiCLIP — метод, позволяющий эффективно обучать модели, связывающие изображения и текст, используя всего несколько примеров.
Уязвимости Разумных Систем: Новые Угрозы и Способы Защиты
В статье представлен всесторонний анализ возникающих угроз безопасности в многоагентных системах искусственного интеллекта, выявляющий 193 потенциальные опасности.