Новое исследование представляет SpatialBench — платформу для оценки возможностей искусственного интеллекта в анализе пространственной транскриптомики и выявляет ключевые ограничения современных ИИ-систем.
Исследователи разработали новый метод оценки способности видео-моделей к пониманию и воспроизведению социального взаимодействия.
Исследователи представляют систему, способную самостоятельно формулировать и оптимизировать цели научных экспериментов, значительно ускоряя процесс поиска новых знаний.
Исследователи разработали систему автоматической параллелизации, позволяющую эффективно использовать разнородные GPU-кластеры и снижать затраты на обучение моделей.
Исследователи предлагают метод, позволяющий дообучать масштабные языковые модели на одном GPU без необходимости хранения промежуточных активаций.
Новый бенчмарк MediEval позволяет оценить, насколько хорошо большие языковые модели применяют медицинские знания в контексте реальных историй пациентов.
Новая модель искусственного интеллекта позволяет преобразовывать изображения лиц, полученные в тепловом спектре, в реалистичные видимые изображения, сохраняя при этом уникальные черты человека.
![Анализ совместного влияния различных методов удаления на предвзятость моделей в отношении профессий, связанных с образованием, и демографических предвзятостей, измеренную с помощью расхождения Кульбака-Лейблера [latex]KL[/latex], выявил, что наиболее благоприятным результатом является снижение обеих предвзятостей, в то время как наихудшим - их одновременное увеличение, при этом наблюдаются компромиссные сценарии, когда уменьшение одной предвзятости сопровождается усилением другой, что подтверждается анализом данных по различным профессиональным задачам, включая оценку влияния предвзятости в отношении образования, пола и расы.](https://arxiv.org/html/2512.20796v1/plots/tradeoff_bottom_panels1.png)
Новое исследование показывает, что борьба со смещением в больших языковых моделях требует индивидуального подхода, поскольку универсальные методы могут ухудшить производительность.
Новое исследование оценивает возможности современных моделей «зрение-язык» в обработке сжатых изображений и предлагает решение для повышения их эффективности.
В статье рассматривается, как анализ данных о бизнес-процессах позволяет не только оптимизировать их, но и учитывать человеческий фактор и создавать реальную ценность для организации.