Наука

В новой работе представлена модель Credal Graph Neural Networks, позволяющая более надежно оценивать неопределенность в данных, представленных в виде графов.

В статье представлен обзор существующих методологий управления рисками в проектах Data Science и показано, как интегрировать этические и социотехнические аспекты в существующие фреймворки.

Новый подход позволяет повысить точность рекомендаций на платформах, где спрос и предложение постоянно меняются, за счет совместного анализа текстовых данных и графовых представлений.

Новый подход на основе больших языковых моделей позволяет комплексно оценивать надежность и прозрачность стейблкоинов, выявляя несоответствия между заявленными резервами и реальным обращением.

В новой работе анализируется, почему стандартные методы обеспечения безопасности искусственного интеллекта оказываются недостаточными в сценариях, когда несколько ИИ взаимодействуют друг с другом, создавая непредсказуемые системные риски.