Наука

Цена анонимности: как сокрытие данных искажает финансовый анализ

от

Представлены два подхода к анонимизации текста, применяемые к стенограмме телефонной конференции Apple Inc.: подход A использует метод распознавания именованных сущностей (NER) с моделями spaCy (SM и TRF), применяя глобальное сопоставление, при котором каждая уникальная сущность последовательно заменяется нумерованным заполнителем (например, PERSON\_1, ORG\_2) для сохранения удобочитаемости, в то время как подход B демонстрирует использование большой языковой модели (LLM), в частности GPT-4o-mini, для выполнения анонимизации посредством специально разработанных запросов.

Новое исследование показывает, что попытки защитить финансовые данные от предвзятости при использовании больших языковых моделей неизбежно приводят к потере ценной информации.

Иллюзии машин: Как понять и обуздать «галлюцинации» больших языковых моделей

от

Новое исследование предлагает математический подход к анализу и смягчению проблемы «галлюцинаций» — ложных утверждений, генерируемых современными нейросетевыми языковыми моделями.

Прогнозирование сложных систем: новый подход с использованием случайных функций

от

Исследователи предложили инновационный метод прогнозирования динамических систем, сочетающий в себе принципы резервуарных вычислений и многомасштабный анализ временных рядов.

ИИ-консультант для IT-рынка Вьетнама: анализ вакансий в реальном времени

от

Диаграмма вариантов использования демонстрирует функциональные возможности консультанта по рынку труда на основе искусственного интеллекта, определяя ключевые взаимодействия системы с пользователем для предоставления помощи в поиске и оценке вакансий.

Новая система, основанная на искусственном интеллекте, предоставляет актуальную информацию о рынке труда IT-специалистов во Вьетнаме, помогая соискателям и рекрутерам принимать взвешенные решения.

Социальные сети автомобилей и нейросети: новый взгляд на транспорт будущего

от

В рамках исследования графовых нейронных сетей демонстрируется, как атрибутивные векторы $x_u$ и $x_v$ узлов $u$ и $v$ используются для их встраивания в векторное пространство, что позволяет учитывать особенности каждого узла при анализе графа.

В статье представлен обзор применения графовых нейронных сетей для анализа и улучшения функционирования социальных сетей автомобилей, открывая возможности для интеллектуальных транспортных систем.