Феномен «забывания при дообучении» в языковых моделях: сущность, причины и методы борьбы Феномен «забывания при дообучении» (Catastrophic Forgetting, CF) — это фундаментальная проблема в машинном обучении, особенно остро проявляющаяся в нейронных сетях, включая крупные языковые модели (Large Language Models, LLMs). Суть явления заключается в резкой и значительной потере ранее усвоенных знаний и навыков моделью при […]
Этика использования искусственного интеллекта в подборе пар для брака: анализ рисков, принципов и регуляторных вызовов Введение в проблематику Интеграция систем искусственного интеллекта в сферу знакомств и подбора партнеров для серьезных отношений перестала быть футуристическим сценарием и стала реальностью. Современные алгоритмы анализируют не только явные предпочтения пользователей, но и их поведенческие паттерны, психологические профили, данные из […]
Генерация индивидуальных программ тренировки памяти: научный подход и практическая реализация Генерация индивидуальных программ тренировки памяти представляет собой систематический процесс создания персонализированного плана когнитивных упражнений, направленного на улучшение различных видов памяти (рабочей, долговременной, эпизодической, семантической) с учетом уникальных характеристик, целей и текущего состояния пользователя. Этот процесс перешел от общих рекомендаций к точной, адаптивной методологии благодаря развитию […]
Искусственный интеллект для создания систем контроля за соблюдением карантина: технологии, архитектура и этические вызовы Системы контроля за соблюдением карантина, основанные на искусственном интеллекте, представляют собой комплексные технологические решения, предназначенные для мониторинга изоляции инфицированных или потенциально зараженных лиц, а также для обеспечения соблюдения установленных правил передвижения в период эпидемий. Эти системы интегрируют данные из множества источников, […]
Нейросети в паразитологии: анализ микроскопических препаратов Внедрение искусственного интеллекта, в частности технологий глубокого обучения и сверточных нейронных сетей, в паразитологическую диагностику представляет собой стремительно развивающееся направление. Оно направлено на автоматизацию и повышение точности анализа микроскопических изображений биологических образцов для обнаружения и идентификации паразитов. Традиционная микроскопия, остающаяся золотым стандартом для многих паразитарных инфекций, является трудоемкой, требует […]
Предсказание развития рынка augmented reality (AR): анализ трендов, драйверов и барьеров Рынок дополненной реальности (Augmented Reality, AR) представляет собой динамично развивающийся сегмент технологической индустрии, который стирает границы между физическим и цифровым мирами. В отличие от виртуальной реальности (VR), полностью погружающей пользователя в синтетическую среду, AR накладывает цифровые объекты и информацию на реальное окружение. Прогнозирование развития […]
Генерация новых форматов подкастов: технологические, креативные и рыночные аспекты Генерация новых форматов подкастов представляет собой системный процесс, включающий применение искусственного интеллекта, анализ данных, креативные методики и глубокое понимание аудитории. Этот процесс направлен на преодоление традиционных рамок аудиоконтента через инновационные структуры, интерактивность и персонализацию. Развитие технологий, в частности генеративного ИИ и больших данных, трансформирует подкастинг из […]
Искусственный интеллект для оптимизации работы светофоров в час пик: архитектура, методы и практическая реализация Традиционные системы управления дорожным движением, основанные на заранее запрограммированных временных циклах или простых датчиках присутствия, демонстрируют свою неэффективность в условиях динамично меняющейся нагрузки в часы пик. Жесткие циклы не способны адаптироваться к реальному потоку, что приводит к образованию заторов, увеличению времени […]
Нейросети в вирусологии: предсказание мутаций вирусов Предсказание мутаций вирусов с использованием нейронных сетей представляет собой междисциплинарную область, объединяющую биоинформатику, машинное обучение и молекулярную биологию. Целью является создание вычислительных моделей, способных прогнозировать эволюционные траектории вирусов, включая появление новых штаммов, изменения в антигенных свойствах и устойчивость к терапии. Это направление стало критически важным для упреждающей разработки вакцин, […]
Феномен «неравномерного обучения» в Federated Learning Federated Learning (FL) — это распределенный машинный подход, который позволяет множеству клиентских устройств (например, смартфонам, IoT-устройствам) совместно обучать общую модель без передачи локальных данных на центральный сервер. Вместо этого на сервер отправляются только обновления параметров модели, полученные в результате локального обучения. Однако в реальных сценариях данные на клиентах не […]