AI
Новости ИИ

Последние новости ИИ

Языковые модели диффузии являются доказательно оптимальными параллельными образцами

Языковые модели диффузии являются доказательно оптимальными параллельными образцами

Недавние исследования подчеркивают эффективность диффузионных языковых моделей (DLM) в параллельной генерации токенов, ставя под сомнение традиционные авторегрессионные модели. Формализуя модель параллельного семплирования, авторы исследования доказывают, что DLM с многочленной длиной цепочки размышлений могут соответствовать оптимальным последовательным шагам параллельных алгоритмов. Однако без модификаций раскрытых токенов DLM могут иметь значительные промежуточные затраты памяти. Введение методов ремаскирования или ревизии позволяет DLM поддерживать оптимальную пространственную сложность и улучшает их выразительность. Это исследование подчеркивает потенциал DLM как превосходных параллельных семплеров и призывает к интеграции возможностей ревизии.

arXiv
Гибридная модель глубокого обучения для прогнозирования производства сланцевого газа на основе принципа декомпозиции-реконструкции

Гибридная модель глубокого обучения для прогнозирования производства сланцевого газа на основе принципа декомпозиции-реконструкции

Новая гибридная модель CEEMDAN-SE-LSTM сочетает в себе методы глубокого обучения и техники декомпозиции для повышения точности прогнозирования добычи газа в сланцевых резервуарах, решая проблемы, связанные с нелинейными и нестационарными данными. Эта модель значительно улучшает точность прогнозов при снижении вычислительных затрат, что было подтверждено на нескольких наборах данных. Полученные результаты указывают на то, что она может способствовать разработке более эффективных стратегий добычи.

Bentham Science Publishers Ltd.
Низкое качество сна ускоряет старение мозга

Низкое качество сна ускоряет старение мозга

Недавние исследования проясняют связь между сном и деменцией, предполагая, что плохой сон может способствовать развитию деменции, а не быть лишь ранним симптомом. В исследовании отмечается, что нарушенные режимы сна могут ускорять накопление амилоидных бляшек, которые играют ключевую роль в болезни Альцгеймера. Эти результаты подчеркивают потенциал интервенций, связанных со сном, как меры профилактики когнитивного ухудшения.

Wired
Использование моделей машинного обучения для оценки свойств ADMET в открытии и разработке лекарств

Использование моделей машинного обучения для оценки свойств ADMET в открытии и разработке лекарств

Недавние достижения в области машинного обучения (МЛ) кардинально меняют прогнозы ADMET (Абсорбция, Распределение, Метаболизм, Экскреция, Токсичность) в разработке лекарств, что помогает справиться с высокой долей отказов среди кандидатов на лекарства. Модели МЛ демонстрируют улучшенную точность и эффективность по сравнению с традиционными методами, находя применение в оценках растворимости, проницаемости, метаболизма и токсичности. Несмотря на такие проблемы, как качество данных и принятие регуляторами, интеграция МЛ в процессы открытия лекарств может значительно повысить эффективность ранней оценки рисков и приоритизацию соединений.

Bentham Science Publishers Ltd.
Конвейер обработки естественного языка для данных оценивания: учебное пособие на основе R

Конвейер обработки естественного языка для данных оценивания: учебное пособие на основе R

Статья описывает применение обработки естественного языка (NLP) для анализа письменных ответов в образовательных оценках. В ней подробно изложены важные этапы, такие как предварительная обработка текста, извлечение характеристик и анализ данных, при этом сохраняется целостность синтаксиса и семантики испытуемых. Пример на основе R с использованием латентного дирихлева распределения иллюстрирует методологию и служит практическим руководством для исследователей и специалистов в этой области.

Bentham Science Publishers Ltd.
Диагностика неисправностей и восстановление сигналов мониторинга структуры судна на основе машинного обучения

Диагностика неисправностей и восстановление сигналов мониторинга структуры судна на основе машинного обучения

Новый метод диагностики неисправностей и восстановления для систем мониторинга кораблей использует машинное обучение, применяя вейвлет-преобразования и специализированную нейронную сеть. Он достигает более 98% точности диагностики в различных условиях, превосходя LSTM и Random Forest по устойчивости к шуму. Этот метод значительно снижает среднеквадратичную ошибку (RMSE) для смещения, дрейфа и импульсных неисправностей, что повышает надежность мониторинга состояния структур и способствует более безопасной интеллектуальной навигации.

Bentham Science Publishers Ltd.
Внедрение технологии OCR и глубокого обучения в мобильных приложениях для автоматизации учета личных финансов на основе чеков

Внедрение технологии OCR и глубокого обучения в мобильных приложениях для автоматизации учета личных финансов на основе чеков

Новое мобильное приложение для управления личными финансами использует технологии оптического распознавания символов (OCR) и глубокое обучение для автоматизации учета и классификации расходов. Разработанное по методологии каскадной модели, приложение обрабатывает 900 местных чеков с точностью распознавания символов 97,05%, что позволяет сократить время ввода данных на 62% по сравнению с ручными методами. Тестирование удобства использования показало результат 70,069, что подчеркивает его эффективность в сфере управления финансами в Индонезии.

Bentham Science Publishers Ltd.
Интеграция крупных языковых моделей в практику сестринского дела: возможности, вызовы и этические размышления

Интеграция крупных языковых моделей в практику сестринского дела: возможности, вызовы и этические размышления

Похоже, что не предоставлено содержание статьи для резюмирования. Пожалуйста, поделитесь соответствующими данными или текстом, и я с радостью создам для вас краткое резюме.

Bentham Science Publishers Ltd.
Комплексный анализ техник пересэмплинга для решения проблемы дисбаланса классов с использованием моделей машинного обучения

Комплексный анализ техник пересэмплинга для решения проблемы дисбаланса классов с использованием моделей машинного обучения

Исследование оценивает методы увеличения выборки (SMOTE, Borderline SMOTE, ADASYN) для решения проблемы дисбаланса классов в машинном обучении. С применением BERT для предварительной обработки данных анализируются такие модели, как SVM, дерево решений и логистическая регрессия. Особенно примечательно, что SVM с использованием Borderline SMOTE достигла 71,9% точности и коэффициента Мэтьюса (MCC) 0,53, что подчеркивает улучшение производительности модели.

Bentham Science Publishers Ltd.
Мобильное приложение на основе машинного обучения для раннего выявления рака легких

Мобильное приложение на основе машинного обучения для раннего выявления рака легких

Новое исследование сравнило девять алгоритмов классификации для обнаружения рака легких с использованием приложения NusaMiner. На основе набора данных из 309 записей с платформы Kaggle исследование показало, что алгоритмы Gradient Boosting и Random Forest достигают точности до 100%. NusaMiner имеет потенциал для улучшения раннего выявления рака легких, предлагая эффективное и действенное решение для системы здравоохранения.

Bentham Science Publishers Ltd.
2025 год стал годом проверки настроения искусственного интеллекта

2025 год стал годом проверки настроения искусственного интеллекта

В начале 2025 года сектор искусственного интеллекта пережил всплеск финансирования: OpenAI привлекла 40 миллиардов долларов при оценке в 300 миллиардов долларов. Однако к середине года энтузиазм в отрасли начал угасать, что свидетельствует о возможных изменениях в инвестиционных приоритетах и рыночной уверенности. Эти события могут оказать значительное влияние на будущие стратегии финансирования и инноваций в области ИИ.

TechCrunch
Stream-DiffVSR: Суперразрешение потокового видео с низкой задержкой с помощью авто-регрессивной диффузии

Stream-DiffVSR: Суперразрешение потокового видео с низкой задержкой с помощью авто-регрессивной диффузии

Stream-DiffVSR представляет собой основанную на диффузии рамочную систему с причинной условностью для суперразрешения видео, что позволяет обрабатывать данные в реальном времени, полагаясь исключительно на предыдущие кадры. В её состав входят четырехступенчатый дистиллированный денойзер и модуль авто-регрессивного временного управления, что позволяет достигать обработки кадров в 720p всего за 0,328 секунды на графическом процессоре RTX4090. Этот метод снижает задержку более чем в 130 раз по сравнению с существующими передовыми технологиями, что делает его пригодным для приложений с низкой задержкой. Более подробную информацию можно найти на странице проекта.

arXiv