Исследование показывает, что эксплуатация больших языковых моделей, особенно в пользовательских приложениях, теперь вносит больший вклад в выбросы углерода, чем их обучение.
Новый метод позволяет предсказать, насколько хорошо обученная нейросеть сможет противостоять скрытым атакам, перенесенным с других моделей.
В статье представлена система RAGRecon, использующая большие языковые модели, Retrieval-Augmented Generation и графы знаний для обеспечения объяснимой и точной киберразведки с высокой степенью достоверности и релевантности контекста.
Разработка модели глубокого обучения, способной оценивать вероятность дорожно-транспортных происшествий с учетом неопределенности.
В данной статье анализируется эффективность алгоритмов машинного и глубокого обучения, включая гибридные модели, для точного прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с диабетом на основе данных BRFSS.