?
3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark
Ch. 1353. P. 26625–26665.
В книге
Association for Computational Linguistics, 2025.
Soloshenko K., Shatalina A., Севостьянова М. С. и др., , in: Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing.: Shumen: INCOMA Ltd, 2025. P. 62–69.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Сулейкин А. С., Сорокина В., Пятецкий В. Е., , in: 2025 7th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency.: [б.и.], 2025. P. 748–753.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
СПб.: Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, 2025.
Двадцать вторая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2025 продолжает традицию советских (российских) конференций, организуемых Российской ассоциацией искусственного интеллекта. В первом томе трудов публикуются пленарные доклады и доклады участников конференции, представленные на следующих секциях: Секция 1 «Инженерия знаний», Секция 2 «Интеллектуальный анализ данных», Секция 3 «Моделирование рассуждений», Секция 4 «Интеллектуальный анализ текстов, большие ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Василевский В. И., Александров Д. В., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 5 P. 173–182
Автоматическая генерация кода большими языковыми моделями (LLM) достигла значительных успехов, однако все еще сталкивается с проблемами при работе со сложными и объемными кодовыми базами, особенно на таких языках, как Java. Ограничения контекстного окна LLM и сложность отладки сгенерированного кода являются ключевыми препятствиями. В данной статье представлен подход, направленный на улучшение генерации и отладки Java-кода. Мы ...
Добавлено: 26 декабря 2025 г.
Караваева Е. А., Василевский В. И., Ланин Г. М. и др., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 4 С. 175–190
Продолжающаяся цифровизация образования требует новых способов представления информации и механизмов удержания внимания. Цель представленной работы – предложить решение на основе большой языковой модели, которая будет интерактивно генерировать подсказки различных типов в рамках электронного учебного курса по программированию. Основными подходами являются анализ существующих относительно небольших языковых моделей, TOPSIS-анализ (методика определения порядка предпочтения по сходству с идеальным ...
Добавлено: 25 декабря 2025 г.
David Arteaga, Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2026 Vol. 31 P. 82–93
Добавлено: 22 декабря 2025 г.
Абрамова А. В., Белоусова Е. Н., Ватюков С. Е. и др., Проблемы стандартизации в здравоохранении 2025 № 5-6 С. 3–14
Совершенствование технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их стремительная интеграция в социально и экономически значимую медицинскую отрасль создают широкие перспективы для обеспечения доступности и качества медицинской помощи, вместе с тем порождают новые вызовы, связанные с безопасностью и этическими рисками применения инновационных решений. Это формирует потребность в разработке ясных этических требований, которые будут способствовать ответственному развитию и ...
Добавлено: 7 декабря 2025 г.
Малинов С. А., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2025 Т. 7 № 4 С. 154–173
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в повседневную жизнь человека. Его популярность неуклонно растёт, а компании всё чаще используют ИИ для оптимизации и ускорения рабочих процессов. Повседневные пользователи применяют большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и мультимодальные ИИ-системы для решения широкого круга задач: генерации текстов, изображений и видео, планирования дня, поиска информации ...
Добавлено: 7 декабря 2025 г.
Комиссаренко А. А., Voloshina E., Чевелева А. Н. и др., Scientific data 2025 Vol. 12 No. 1 Article 1687
Добавлено: 18 ноября 2025 г.
Solovev G. V., Zhidkovskaya A. B., Orlova A. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025.: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 367 P. 6956–6998.
Добавлено: 16 ноября 2025 г.
Голядкин М. Ю., Innokentiy Humonen, Rubanova V. и др., , in: MM '25: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 12875–12881.
Добавлено: 8 ноября 2025 г.
Добавлено: 10 октября 2025 г.
Сурков А. Ю., Захаров В. Ю., Sergei Koltcov и др., , in: Smart Technologies, Systems and Applications: 4th International Conference, SmartTech-IC 2024, Quito, Ecuador, December 2–4, 2024, Revised Selected Papers, Part IIVol. 2: Revised Selected Papers, Part II.: Springer, 2025. P. 239–252.
Добавлено: 11 сентября 2025 г.
Грозовский Ф. М., Логинова И. В., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 8 С. 27–36
Предлагается подход к автоматизированному извлечению и структурированию информации из текста, сочетающий веб-скрейпинг для сбора данных из онлайн-источников и большую языковую модель для их последующей интеллектуальной обработки. В качестве объекта исследования выбраны тексты новостных публикаций об уровнях готовности технологий с сайта CNews для апробации разработанной методики в рамках конкретной предметной области. Точность выделения моделью оценок технологической ...
Добавлено: 11 августа 2025 г.
Муронец В. С., Политическая наука 2025 № 2 С. 204–226
Политические предубеждения больших языковых моделей нередко становились предметом научного рассмотрения. Большинство исследователей, однако, скорее конкурирует в изобретении оригинальных способов выявлять предубеждения, нежели стремится ставить новые вопросы, с ними связанные, кроме: «Предубеждена ли эта модель политически?» и «Каков характер этого предубеждения?». Для оценки возможного влияния моделей на политическую реальность и получения ответов на некоторые вопросы регулирования ...
Добавлено: 30 мая 2025 г.
Логинова И. В., Грозовский Ф. М., Искусственный интеллект и принятие решений 2025 № 2 С. 73–89
В статье представлен качественный анализ российских и мировых кейсов разработки и внедрения моделей с технологией Retrieval-Augmented Generation (RAG-моделей) для решения прикладных аналитических и бизнес-задач. RAG-модели превосходят традиционные большие языковые модели в точности, релевантности и контекстуальной уместности генерируемых ответов за счет использования внешних источников знаний, что делает технологию Retrieval-Augmented Generation важным направлением исследований и разработок в ...
Добавлено: 20 мая 2025 г.
Резуник Л., Александров Д.В., ИТ-Стандарт 2024 № 4 С. 34–41
Технологии машинного обучения и различные инструменты для генерации кода в последние годы оказали значительное влияние на сферу разработки программного обеспечения. Хотя большинство существующих решений не созданы специально для генерации кода, программисты применяют их в различных задачах. Не многие из существующих решений для искусственного интеллекта хорошо работают с менее распространенными языками, такими как Kotlin или Swift, ...
Добавлено: 30 декабря 2024 г.