Новости ИИ: технологии, продукты, исследования
-
Модель SEED-X – универсальный инструмент для моделирования визуальной семантики различной гранулярности, используемый для задач восприятия и создания контента.
“`html Практические решения в области искусственного интеллекта Решение проблемы интеграции мультимодальных данных В области искусственного интеллекта ключевым аспектом является разработка моделей, способных обрабатывать и интерпретировать различные типы данных одновременно. Эти модели, известные как мультимодальные модели, направлены на анализ и объединение информации из различных источников, таких как текст, изображения и звук, отражая человеческие сенсорные и когнитивные…
-
Интеграция больших языковых моделей с графовым машинным обучением предоставляет клиникам и врачам значительные преимущества.
Обзор машинного обучения на графах Революция в представлении сложных данных Графы критически важны для представления сложных отношений в таких областях, как социальные сети, графы знаний и молекулярное открытие. Машинное обучение на графах (Graph ML) и графовые нейронные сети (GNN) становятся эффективными решениями для моделирования таких данных, используя механизмы глубокого обучения для захвата высокоуровневых отношений. Недавние…
-
Платформа AUTOCRAWLER предназначена для улучшения эффективности и адаптивности в динамических веб-средах.
Революционизация веб-автоматизации: инновационный фреймворк AUTOCRAWLER Улучшает эффективность и адаптивность в динамичных веб-средах Проблемы в веб-автоматизации Традиционные методы борются с адаптацией к динамичным веб-средам, что затрудняет эффективность Введение AUTOCRAWLER Исследователи разработали двухэтапный фреймворк, использующий HTML для взаимодействия с веб-страницами Ключевые инновации и результаты AUTOCRAWLER улучшает точность и эффективность в различных сценариях, достигая более 40% правильной скорости…
-
Новый подход к оценке причинных связей с использованием нейронных сетей обеспечивает выгоду для клиник и врачей.
“`html Понимание причинно-следственных связей с помощью искусственного интеллекта Интервенция Как можно точно измерить воздействие вмешательства или лечения на конкретные результаты в областях, таких как медицина, экономика и социальные науки? Существующие подходы Текущие методы, такие как S-Learner и T-Learner, имеют ограничения, что приводит к разработке более продвинутых моделей, таких как TARNet, Dragonnet и BCAUSS. Проблема ложных…
-
Метод машинного обучения NExT улучшает способность LLM в рассуждении о выполнении кода, принося выгоду клиникам и врачам.
“`html Повышение обоснования исполнения кода с помощью искусственного интеллекта Понимание и анализ исполнения программ критичны для разработчиков, особенно во время отладки и исправления кода. Традиционно разработчики ментально моделируют исполнение кода или используют инструменты отладки для выявления и устранения ошибок. Однако большие языковые модели (LLM), обученные на коде, испытывают трудности в понимании более глубоких, семантических аспектов…
-
Новый подход искусственного интеллекта улучшает распознавание биомедицинских именованных сущностей путем динамического расширения определений. Это повышает точность больших языковых моделей.
Улучшение распознавания именованных сущностей в биомедицинской области с помощью динамического расширения определений: новый подход ИИ для повышения точности больших языковых моделей Биомедицинские исследования нуждаются в точной идентификации специализированных терминов в текстах, что делает распознавание именованных сущностей (NER) критически важным процессом. Традиционные методы NER сталкиваются с трудностями из-за сложности технического языка и терминологии биомедицинских наук, влияющими…