и посмотреть медиа
Berloga - науки и технологии
и посмотреть медиа
Data Science, Биология, Математика, Физика, IT и Computer Science.
Data Science, Биология, Математика, Физика, IT и Computer Science.
Мультидисциплинарный канал о науке и технологиях. Темы включают Data Science, Биоинформатику, Биологию, Математику, Физику, IT и Computer Science. Подробные материалы для профессионалов и энтузиастов.
🌌 ИИ, который читает статьи за вас В npj Computational Materials вышла статья: Agent-based multimodal information extraction for nanomaterials На повестке — автоматизация научного чтения. Не в смысле «реферат за 3 секунды», а в смысле: вытащить формулы, каталитические параметры, и кристаллические системы из PDF так, как это делает химик с блокнотом и часом свободного времени. Только здесь — без блокнота и без химика. 🧠 Что внутри nanoMINER Система мультиагентная: — Main-агент (GPT-4o) управляет процессом, — NER-агенты (Mistral-7B, Llama-3-8B) достают параметры из текста, — Vision-агент (YOLOv8 + GPT-4o) разбирает графики и неформатные таблицы. Агенты работают на основе ReAct подхода: синхронизируются, уточняют друг у друга информацию, и выдают единый JSON на выходе. 📊 Зачем всё это? Чтобы снимать экспериментальные параметры (в том числе по нанозимам) из текста, даже если они: • только в подписях к графикам, • разбросаны по разным разделам, • не указаны явно (например, crystal system — система угадывает её по формуле с точностью 86%). 💥 Результаты впечатляют: • precision до 0.98 на параметрах активности нанозимов, • recall до 0.86 на наноматериалах, • F1 score выше, чем у GPT-4.1, o3-mini и o4-mini. (просто скармливали PDF без координации — и всё сломалось) 📎 А зачем человеку? Это шаг к полноценным машиночитаемым статьям, где вместо ручной разметки — автоматическое заполнение баз знаний. Подход масштабируется на медицину, биохимию, фарму и любые области, где не хочется руками копировать цифры из графиков. 📂 Код: github.com/ai-chem/nanoMINER 🔮 Моделька предсказала crystal system по формуле — просто так Это не feature, это баг… или всё-таки emergent reasoning? 😉 В статье пишут, что система предсказывает тип кристаллической решётки, даже если она не указана, с 86% точностью. Возможно, это эффект обучения на корпусах, где такие ассоциации частотны. Но в любом случае — повод переосмыслить, насколько хорошо LLM умеют химическую интуицию. ПС А также подписывайтесь на канал автора статьи Карины Романовой - Ссылка скрыта
Открыть канал и посмотреть медиаSolo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!
El canal con los últimos cursos de certificación de pago es gratuito. Ideal para el auto-estudio y el crecimiento profesional.
Canal de Física: De lo básico a temas complejos, experimentos y explicaciones de las leyes del universo
Divertidos hechos científicos, experimentos y pruebasIQ para desarrollar la mente. Aprende a través del juego y descubre el mundo de la ciencia simplemente.