#архитектура нейросети

Команда исследователей из Т-Технологий, Московского физико-технического института (МФТИ) и Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) разработала новаторский метод, позволяющий проследить «жизненный цикл» отдельных концепций внутри сложных нейронных сетей. Подход получил название SAE Match. Он работает как своего рода магнитно-резонансная томография для искусственного интеллекта, создавая детальную карту того, как абстрактные признаки — «пушистый», «историческое событие» или «радость» — зарождаются, трансформируются и передаются между слоями нейросети. Это фундаментальный прорыв в области интерпретируемости искусственного интеллекта, открывающий путь к созданию более прозрачных, надежных и управляемых систем.

Модели искусственного интеллекта нередко искажают факты, что ставит под угрозу не только интерпретацию известных научных данных, но и обработку новых и написание текстов на их основе. Историк из США проанализировал специфику информации о прошлом и опубликовал рекомендации по ее изложению, которые должны сформировать у текста «иммунитет» к галлюцинациям нейросетей.

Исследователи из Центра искусственного интеллекта Сколтеха предложили новую архитектуру нейросети для генерации структурированных криволинейных координатных сеток — важного инструмента расчетов в физике, биологии и даже финансах.