MADD: Multi-Agent Drug Discovery Orchestra

Solovev G. V.; Zhidkovskaya A. B.; Orlova A.; Gubina N.; Vepreva A.; Golovinskii R.; Tonkii I.; Dubrovsky I.; Gurev I.; Gilemkhanov D.; Chistiakov D.; Aliev T.; Poddiakov I.; Zubkova G.; Skorb E.; Vinogradov V.; Boukhanovsky A.; Nikitin N.; Dmitrenko A.; Kalyuzhnaya A.; A. Savchenko

doi:10.18653/v1/2025.findings-emnlp.367

?

MADD: Multi-Agent Drug Discovery Orchestra

Ch. 367. P. 6956–6998.

Solovev G. V., Zhidkovskaya A. B., Orlova A., Gubina N., Vepreva A., Golovinskii R., Tonkii I., Dubrovsky I., Gurev I., Gilemkhanov D., Chistiakov D., Aliev T., Poddiakov I., Zubkova G., Skorb E., Vinogradov V., Boukhanovsky A., Nikitin N., Dmitrenko A., Kalyuzhnaya A., Савченко А. В.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: мультиагентные системы drug discovery Multi-agent system дизайн лекарств Большие языковые модели (LLMs)large language models (LLMs)

В книге

Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

Association for Computational Linguistics, 2025.

XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)

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.

Generating and Debugging Java Code using LLMs based on Associative Recurrent Memory

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.

Искусственный интеллект как симулякр смысла

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.

SIGNAL: Dataset for Semantic and Inferred Grammar Neurological Analysis of Language

Комиссаренко А. А., Voloshina E., Чевелева А. Н. и др., Scientific data 2025 Vol. 12 No. 1 Article 1687

Добавлено: 18 ноября 2025 г.

3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark

Sviridov I., Miftakhova A., Tereshchenko A. и др., , in: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 1353 P. 26625–26665.

Добавлено: 16 ноября 2025 г.

Transformers and State-Space Models: Fine-Tuning Techniques for Solving Differential Equations

Игнатенко В. В., Сурков А. Ю., Zakharov V. и др., Sci 2025 Vol. 7 No. 3 Article 130

Добавлено: 10 октября 2025 г.

Dimension-Augmented Anisotropy in Graph Neural Diﬀusion

Sycheva T., Бекетов М. Е., Smolyar I., , in: Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V.: Cham: Springer, 2025. Ch. 4 P. 29–33.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.

Combining Logical Reasoning and LLMs Toward Creating Multi-Agent Smart Home Systems

L. Rezunik, M.A. Prozorskiy, D.V. Alexandrov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4-2 P. 219–234

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта, в частности больших языковых моделей (LLM), вызвало интерес к их интеграции в мультиагентные системы (МАС). Это открывает широкие перспективы в том числе для приложений умного дома, где они могут значительно улучшить пользовательский опыт за счет комфорта, энергоэффективности и безопасности. Несмотря на потенциальные преимущества, реализация МАС на основе LLM сталкивается с ...

Добавлено: 27 сентября 2025 г.

On consensus equilibria in a multilayered multiagent system

Leonidov A., Васильев С. Б., Vasilyeva E., Chaos, Solitons and Fractals 2025 Vol. 201 No. 2 Article 117242

Добавлено: 26 сентября 2025 г.

Application of Large Language Models to Solving Differential Equations: Constructing Baseline Models with LSTM and GRU

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.

26th International Conference, AIED 2025, Palermo, Italy, July 22–26, 2025, Proceedings, Part I. Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium, Blue Sky, and WideAIED

Springer, 2025.

Добавлено: 4 сентября 2025 г.

Developing an Approach for Automated Data Collection and Mining Using Web Scraping Techniques and Large Language Models: A Case Study on Extracting Technology Readiness Level Assessments

F. M. Grozovskiy, I. V. Loginova, Automatic Documentation and Mathematical Linguistics 2025 Vol. 59 No. 4 P. 269–278

Добавлено: 25 августа 2025 г.

О разработке подхода к автоматизированному сбору и интеллектуальной обработке данных с применением методов веб-скрейпинга и больших языковых моделей (на примере задачи по извлечению оценок уровней готовности технологий)

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.