Искусственный интеллект

Увидеть главное: как улучшить восприятие искусственного интеллекта

от

Предложенная схема двунаправленного формирования восприятия (BiPS) использует двухэтапную программу обучения, основанную на GRPO, где первый этап минимизирует расхождение Кулбака-Лейблера между исходной и политикой, основанной на сохранении доказательств, а второй - максимизирует это же расхождение для политики, основанной на удалении доказательств, тем самым заставляя модель обосновывать свои рассуждения визуальными данными.

Новый подход к обучению моделей, работающих с изображениями и текстом, позволяет им лучше понимать визуальную информацию и делать более точные выводы.

Сжатие как ключ к разумному агенту

от

Компрессоры становятся ключевым элементом современных агентных языковых моделей, поскольку потребительские устройства, такие как смартфоны Google Pixel и ноутбуки Apple MacBook, теперь обладают достаточной вычислительной мощностью для их локального запуска, что подтверждается оценками объёма памяти от Modal и рейтингами LM-Arena, демонстрирующими возможность сжатия длинных входных данных [latex]XX[/latex] в краткое резюме [latex]ZZ[/latex] для последующего извлечения итогового ответа [latex]YY[/latex].

Новое исследование показывает, что эффективное сжатие информации — основа для создания продвинутых систем искусственного интеллекта, способных к глубокому пониманию и адаптации.

Положительные и отрицательные примеры: новый взгляд на обучение с подкреплением

от

Исследование демонстрирует, как обучение с подкреплением положительными и отрицательными примерами влияет на модель Qwen3-8B-Base, позволяя оптимизировать ее поведение и повысить устойчивость к нежелательным результатам.

Исследование показывает, что эффективное обучение моделей с подкреплением требует сбалансированного использования как позитивных, так и негативных примеров.

Предсказание статутов: новый подход к юридическому анализу

от

Наблюдения показывают, что производительность модели AoS, оцениваемая метрикой F1, напрямую зависит от количества обучающих примеров для конкретного закона (статьи) и от числа других, схожих по смыслу законов, что указывает на значимость как объема данных, так и контекста при построении эффективной системы.

Исследование представляет сравнительный анализ двух методов — нейронной сети с механизмом внимания и подхода, основанного на запросах к большим языковым моделям — для определения релевантных правовых норм по описанию судебных дел.

Искусственный интеллект ставит диагноз: новый подход к медицинской диагностике

от

Многомодальная система, объединяющая текстовые данные из истории болезни и клинических заметок с визуальной информацией медицинских изображений [latex] (CT, MRI, рентген) [/latex], формирует несколько вариантов логического вывода с помощью языковой модели и алгоритма оптимизации DAPO, после чего каждый вариант структурируется в виде проверяемого логического дерева, что позволяет получить не только точный диагноз, но и отслеживаемую цепочку рассуждений, повышая интерпретируемость процесса принятия решений.

Исследователи предлагают инновационную систему, объединяющую возможности анализа изображений и лингвистических моделей для повышения точности и прозрачности медицинских заключений.

Искусственный интеллект в образовании: гармония человека и машины

от

Новый подход к интеграции ИИ в обучение предполагает не просто адаптацию технологий к образовательным задачам, но и развитие критического мышления у педагогов и учащихся.

Искусственный интеллект: к осознанному и ответственному принятию решений

от

Коллектив агентов координируется с управляющим агентом на уровне рассуждений, формируя основу для саморегулирующейся системы, где взаимодействие между компонентами определяет общую стабильность и эффективность.

Новая архитектура ИИ объединяет многомодальный консенсус и систему управления рассуждениями для повышения прозрачности и надежности автономных систем.