Исследования и наука
Как цепочки рассуждений влияют на ответы ИИ-моделей
Исследователи изучили, как цепочки рассуждений (Chain-of-Thought, CoT) влияют на точность ответов языковых моделей. Они выяснили, что не все шаги в цепочке одинаково важны для итогового результата. Для оценки значимости каждого шага использовался метод раннего выхода (early exit), который позволяет определить, насколько конкретный шаг влияет на конечный ответ.
OpenAI запускает Economic Research Exchange для изучения влияния ИИ на экономику
OpenAI представила Economic Research Exchange — инициативу, направленную на изучение влияния искусственного интеллекта на рынок труда, производительность и экономику в целом. Программа открывает возможность для исследователей подать заявки на финансирование проектов, связанных с экономическими аспектами развития ИИ.
ИИ-модели передают поведенческие черты через скрытые сигналы в данных
Недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature, показало, что языковые модели могут передавать поведенческие черты через скрытые сигналы в данных. Ученые обнаружили, что модели, обученные на данных, содержащих определенные поведенческие паттерны, могут воспроизводить эти паттерны даже в новых, ранее не встречавшихся контекстах.
GPT-Rosalind: новые возможности для биоисследований
OpenAI представила обновлённые возможности GPT-Rosalind, специализированной модели для биоисследований. Новые функции включают улучшенное биологическое мышление, экспертизу в области медицинской химии, анализ геномов и поддержку экспериментальных рабочих процессов.
OpenAI запускает Rosalind Biodefense для биозащиты и здравоохранения
OpenAI представила Rosalind Biodefense — инициативу, направленную на укрепление биозащиты и подготовку к пандемиям с помощью передовых ИИ-технологий. Проект предоставляет проверенным разработчикам и партнёрам из правительства США доступ к модели GPT-Rosalind, адаптированной для задач в области биодефенса, общественного здравоохранения и предотвращения эпидемий.
Mistral представила AI-модели для прогноза физических систем
Mistral анонсировала новые AI-модели, способные предсказывать поведение физических систем. Эти модели предназначены для ускорения инженерных разработок и создания новых аппаратных решений.
ERA от Google: как ИИ ускоряет научные открытия
Google представил Empirical Research Assistance (ERA) — систему, которая помогает ученым автоматизировать и ускорять научные исследования. ERA способен анализировать данные, генерировать гипотезы и даже предлагать экспериментальные дизайны, что значительно сокращает время на подготовку и проведение исследований.
Gemini for Science: инструменты для научных открытий
DeepMind представила Gemini for Science — набор инструментов и экспериментов, направленных на расширение масштабов и точности научных исследований. Этот проект включает в себя модели, способные обрабатывать и анализировать большие объемы научных данных, а также инструменты для автоматизации экспериментов и моделирования.
Как Co-Scientist помогает в исследованиях старения
Компания Calico Life Sciences, занимающаяся исследованиями старения, начала использовать ИИ-агента Co-Scientist для анализа и интеграции разрозненных научных данных. Это позволяет ускорить процесс генерации новых гипотез и направлений исследований.
Co-Scientist от DeepMind — многоагентный ИИ для ускорения исследований
DeepMind представила Co-Scientist — многоагентную систему, разработанную на базе модели Gemini. Платформа предназначена для ускорения научных исследований, предоставляя исследователям мощного ИИ-партнёра, способного выполнять сложные задачи, требующие координации между несколькими агентами.
Исследование DeepMind: AI-клиницианты и будущее медицины
DeepMind представил исследование о внедрении ИИ в медицинскую практику. Команда разрабатывает концепцию AI-клиницианта — виртуального помощника, который будет работать в тандеме с врачами. Основная цель — повысить эффективность диагностики и лечения, снижая нагрузку на медицинских специалистов.
Как Google использует ИИ-агентов для ускорения научных исследований
Исследователи Google Research активно применяют ИИ-агентов для автоматизации и ускорения различных этапов научных исследований. В последнем блоге компании описаны четыре ключевых направления использования таких агентов, что может быть полезно для разработчиков ИИ-агентов, включая команду Jarv.
EinsteinArena: ИИ-агенты решают математические задачи
EinsteinArena — это платформа, где ИИ-агенты сотрудничают и соревнуются в решении открытых математических задач. Уже сейчас агенты установили 11 новых рекордов, включая улучшение нижней границы числа поцелуев в 11-мерном пространстве с 593 до 604.
DeepMind представил фреймворк для оценки прогресса в AGI
DeepMind представил новый фреймворк для измерения прогресса в создании искусственного общего интеллекта (AGI). Этот фреймворк основан на когнитивных способностях человека и включает в себя набор критериев, которые позволяют оценить, насколько близки современные ИИ-системы к достижению уровня человеческого интеллекта.
10 лет AlphaGo: от игр к научным прорывам
Десять лет назад AlphaGo от DeepMind потряс мир, обыграв одного из лучших игроков в го. Сегодня DeepMind подводит итоги: за это время технологии, лежащие в основе AlphaGo, вышли далеко за пределы игр и начали применяться в биологии, медицине и других науках. Например, AlphaFold, разработанный на основе подходов AlphaGo, уже изменил подход к изучению белков, предсказывая их структуры с невероятной точностью.
Исследование Google: динамические групповые диалоги с участием ИИ
Исследователи из Google представили работу, посвящённую авторству, симуляции и тестированию групповых диалогов с участием ИИ. В отличие от традиционных моделей one-on-one, где ИИ взаимодействует с одним человеком, новая методика позволяет моделировать и анализировать сложные сценарии с несколькими участниками. Это важно для создания более реалистичных и эффективных ИИ-агентов, способных работать в коллективных средах.
Как языковые модели генерируют контент без указаний
Новое исследование показало, что языковые модели (LLM) демонстрируют уникальные «предпочтения» в генерации контента, когда им не дают конкретных указаний. Учёные обнаружили, что модели из разных семейств по-разному заполняют пробелы в информации.
Масштабное исследование влияния ИИ на виртуальную медицину
Google и партнёры запустили крупнейшее в США рандомизированное исследование, посвящённое применению генеративного ИИ в виртуальной медицине. В проекте участвуют 100 000 пациентов и 10 000 врачей, что делает его одним из самых масштабных в области ИИ и здравоохранения.