Зрение сквозь сжатие: как нейросети понимают изображения с потерями
Новое исследование оценивает возможности современных моделей «зрение-язык» в обработке сжатых изображений и предлагает решение для повышения их эффективности.
Искусственный интеллект
Процессы под контролем: Анализ данных для эффективного бизнеса
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.
Искусственный интеллект на страже лекарств: как нейросети оценивают безопасность назначений
Новое исследование показывает, что нейросети способны выявлять проблемы с безопасностью лекарств, но их ошибки часто связаны с нехваткой клинического контекста и понимания нюансов лечения.
Откуда взялась эта фраза? Анализ происхождения знаний в моделях ИИ
Новое исследование раскрывает, как отследить источник рассуждений в моделях, обученных с использованием дистилляции знаний, и понять, что является заимствованным, а что — собственным вкладом.
UniRec-0.1B: Распознавание текста и формул стало проще
Новая модель UniRec-0.1B с 0,1 миллиарда параметров объединяет распознавание текста и математических формул, обеспечивая высокую точность и скорость работы.
Щит от взлома: Защита систем распознавания действий человека на базе ИИ
Новая система AegisAgent автоматически противодействует атакам, направленным на манипулирование ИИ, анализирующим поведение людей.
Избавляем нейросети от лишних знаний: методы редактирования моделей
Новое исследование рассматривает, как можно целенаправленно удалять информацию из больших языковых моделей, не переобучая их целиком.
Самообучение с обратной связью: новый подход к анализу биологических последовательностей
Исследователи разработали метод предварительного обучения, позволяющий моделям биологических последовательностей самостоятельно выявлять и исправлять ошибки в процессе анализа.
Искусственный интеллект на службе онкологии: новый взгляд на прогноз лечения рака легких
Новое исследование показывает, как современные алгоритмы обработки языка могут значительно повысить точность прогнозирования эффективности терапии рака легких.
Гибкая адаптация моделей «зрение-язык» для мобильных устройств
![Иерархическая оптимизация рангов и динамическая адаптация в HyDRA позволяют эффективно настроить мобильные визуально-языковые модели (VLM) посредством обучения с подкреплением, где [latex]X_{t}[/latex] и [latex]X_{v}[/latex] обозначают текстовые и визуальные токены соответственно, а ранги, такие как [latex]R^{Up}[/latex], [latex]R^{Q}[/latex], [latex]R^{K}[/latex] и [latex]R^{Gate}[/latex], регулируют проецирование в полносвязных сетях.](https://arxiv.org/html/2512.20674v1/x2.png)
Новый подход HyDRA позволяет эффективно настраивать модели, объединяющие зрение и язык, для работы на мобильных платформах, не увеличивая количество обучаемых параметров.