Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Berloga - науки и технологии

Berloga - науки и технологии

Data Science, Биология, Математика, Физика, IT и Computer Science.

Нет оценок
114
11.09.2026
114
11.09.2026
Нет оценок
114
11.09.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Data Science, Биология, Математика, Физика, IT и Computer Science.

Подписчиков 7,863
Тематика Наука
Язык Русский
Ссылка t.me/sberlogabig
Описание

Мультидисциплинарный канал о науке и технологиях. Темы включают Data Science, Биоинформатику, Биологию, Математику, Физику, IT и Computer Science. Подробные материалы для профессионалов и энтузиастов.

Последние посты

Berloga - науки и технологии
Berloga - науки и технологии
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🌌 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
Berloga - науки и технологии
Динамика подписчиков
+-0.1% за 30 дней
Текущие
7,863
Месяц назад
7,867
Средний рост
+0 / день
Обновлено
1 день назад

Отзывы о канале Berloga - науки и технологии

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Полные курсы eSaral для подготовки к JEE, NEET и школьным экзаменам 9-10 классов. Уроки, тесты и материалы для студентов.

Канал

Тесты Aakash для подготовки к экзаменам IIT JEE, NEET и другим. Пробные серии, задания и разборы в удобном формате Telegram.

Канал

Команда по изучению биологии: совместные уроки, тесты и обмен знаниями. Идеально для тех, кто хочет учиться в группе в Telegram.

Канал
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход