Оценка методов инициализации популяции для символьной регрессии на основе генетического программирования

Агенты LLM все чаще действуют на длинных горизонтах, где одна траектория может содержать сотни или тысячи действий. В таких случаях награды, основанные только на результатах, предоставляют слишком скудные сигналы, не информируя модель о качестве промежуточных действий. Методы плотного контроля旨енты к решению этой проблемы путем оценки промежуточных шагов, начиная от внутренней уверенности и заканчивая самодистилляцией и сходством вложений. Однако обычно эти методы оцениваются путем измерения последующей производительности тренировочного процесса, который интегрирует их. Это дорого, смешивает качество контроля с инженерными факторами обучения и делает различные методологические группы несравнимыми из-за необходимости различных настроек обучения. В результате методы плотного контроля редко проверяются на общем основании. Мы представляем QVal, тестовую платформу без необходимости в обучении для прямой оценки сигналов плотного контроля. Учитывая пару состояние-действие, QVal измеряет, насколько хорошо оценка метода соответствует Q: упорядочивает ли она действия согласно Q-значениям сильной эталонной политики. Это позволяет нам сравнивать сигналы еще до любого запуска обучения и отделять качество сигнала от других инженерных решений. Мы внедрили QVal в виде QVal-v1.0, оценив 21 метод плотного контроля в четырех различных средах и семи методологических группах, проведя более 1,2 тысячи экспериментов по оценке на шести основных моделях с открытыми весами. Мы обнаружили, что простые базовые подходы к подсказкам постоянно превосходят современные методы плотного контроля из литературы, и что производительность сильно кластеризуется по семействам. Эти результаты подтверждаются на различных размерах моделей, средах и модальностях наблюдения. QVal разработан с учетом простоты расширения для новых сред и методов, что позволяет исследователям дорабатывать методы плотного контроля до любого запуска обучения.

Болезнь Альцгеймера (БА) — это дегенеративное неврологическое заболевание, характеризующееся потерей памяти, ухудшением когнитивных функций и уменьшением объема мозговой ткани. Обнаружить его на ранней стадии сложно из-за вариаций в прогрессировании заболевания и ограниченных возможностей методов нейровизуализации с единственной модальностью. Диагностика болезни Альцгеймера на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) предоставляет дополнительные структурные и функциональные данные, однако существующие методы глубокого обучения часто сталкиваются с проблемами несбалансированности данных, высокой вычислительной сложности и ограниченной обобщаемостью. Для устранения этих пробелов разработана структура извлечения признаков из МРТ на основе EfficientNet для классификации стадий болезни Альцгеймера. EfficientNet, оснащенный комбинированным масштабированием, слоями с разделением по глубине и компонентами сжатием и возбуждением, позволяет точно охарактеризовать корковые структуры и вариации во всем мозге, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Извлеченные признаки классифицируются с помощью сети свёрточной многомасштабной внимательной сети на основе сжатия (C-MSACCN), которая объединяет механизмы внимания и стратегии сжатия для повышения точности и снижения сложности модели. Более того, улучшенный оптимизатор соседей клеток (ICNO) тонко настраивает гиперпараметры, находя баланс между исследованием и эксплуатацией для оптимального сходимости и устойчивости. С точностью 99,9%, точностью, полнотой и F1-мерой на наборах данных модель превосходит предыдущие работы. Валидация подтверждает согласованность, а методы визуализации выделяют области, связанные с заболеванием, для предоставления клинической информации.

Поэзия конденсирует язык в минимальные формы, вызывая эмоции, визуальные образы и эстетические суждения, однако нейронная основа таких оценок остается плохо изученной. Мы исследовали, как мозг оценивает две структурно сопоставленные, но тематически разные поэтические формы: хайку на тему природы и сенрю на тему эмоций. Участники читали стихи и оценивали их по пяти критериям - эстетическая привлекательность, яркость образов, эмоциональная вовлеченность, оригинальность и креативность - в то время как записывалась ЭЭГ. Используя многоклассовые модели градиентного бустинга с SHapley Additive exPlanations, мы предсказали оценочные рейтинги на основе осцилляторных нейронных характеристик в разных временных окнах и областях скальпа. Модели показали лучшие результаты по сравнению с линейными базовыми моделями и имели ограниченную обобщаемость между темами, указывая на контентно-специфическое нейронное кодирование. Обнаружились различия в процессах обработки: сенрю продемонстрировала более сильные вкладки в бета-диапазон, в то время как хайку задействовало более распределенные многочастотные динамики. Временные профили также различались, при этом хайку показывало устойчивое вовлечение на этапах чтения и размышления, а сенрю демонстрировала более раннюю оценку во время чтения. Предшествующая нейронная активность способствовала предсказанию последующих оценок, что предполагает роль предвосхищающего состояния мозга в эстетической оценке. По всем стихотворениям оценочные измерения сходились на доминирующей общей оси, которая надежно предсказывалась на основе нейронных характеристик. В совокупности эти результаты указывают на то, что эстетическая оценка поэзии отражает взаимодействие между предвосхищающими нейронными состояниями, контентно-специфической осцилляторной динамикой и процессами, специфичными для измерений, организованными вокруг общей оценочной оси. Эта работа устанавливает поэзию как удобную модельную систему для изучения того, как мозг конструирует смысл и ценность из минимального языкового ввода.

Аутизм и расстройства спектра аутизма (РАС) затрагивают десятки миллионов семей по всему миру, однако родители сталкиваются с обилием, но ненадёжными онлайн-советами и ограниченным доступом к своевременному, сочувственному руководству. Чтобы заполнить этот критический пробел, мы разработали Starmate (http://kefeng.mpu.edu.mo/starmate) — ИИ-ассистент с 1,5 миллиарда параметров, адаптированный для опекунов людей с РАС, используя строгую ориентированную на пользователя смешанную методологию. На основе углублённых интервью и опроса Kano, который выявил «практическое руководство» как необходимое требование для опекунов, мы сконструировали новую модульную архитектуру, интегрирующую анализ настроений, извлечение знаний на основе графов, проверенное экспертами (LightRAG), и модель Qwen2.5-1.5B, специально подстроенную под нашу домен. В слепом сравнении с ведущими коммерческими крупными языковыми моделями, Starmate показал улучшенные результаты по ключевым метрикам в рамках данной оценки (86.76 против 78.43-83.84) и продемонстрировал конкретные преимущества в области эмпатии, практического руководства и логической ясности. Автоматизированное бенчмаркинг также подтвердило эти результаты, с высокими оценками по профессиональной точности (86.18), эмпатии (86.79) и практическому руководству (82.58). Эти результаты демонстрируют техническую возможность легковесной, ориентированной на конфиденциальность, специализированной крупной языковой модели для генерации точных, эмпатичных и действенных ответов в бенчмаркинговых сценариях, создавая основу для будущей реальной пригодности и клинического тестирования.

С развитием технологий пациенты все чаще ищут медицинскую информацию в интернете, и чат-боты на базе искусственного интеллекта (ИИ), такие как NIPRGPT — наиболее доступный инструмент ИИ для пользователей компьютеров Министерства обороны США — предлагают новый ресурс для ответов на вопросы о фемороацетабулярном импинджменте (ФАИ). На данный момент не проводилось исследований, оценивающих ответы NIPRGPT на ортопедические медицинские вопросы. Основная цель данного исследования заключалась в оценке точности, полноты и читаемости ответов NIPRGPT на распространенные вопросы о ФАИ. Были выбраны двенадцать часто задаваемых вопросов (ЧЗВ) о ФАИ из подготовленного списка и заданы NIPRGPT. Точность и достаточность ответов оценивались панелью сертифицированных хирургов по четырем критериям: отлично (без необходимости в уточнениях), удовлетворительно (необходимы минимальные уточнения), удовлетворительно (необходимы умеренные уточнения) и неудовлетворительно (необходимы существенные уточнения). Кроме того, была оценена читаемость с использованием коэффициента читаемости Флеш-Кинкейда. Из 12 ответов четыре (33,3%) были оценены как отличные, не требующие уточнения, семь (58,3%) — как удовлетворительные, требующие минимальных уточнений, и один (8,3%) — как удовлетворительный, требующий умеренных уточнений. Не было неудовлетворительных ответов. Средняя оценка качества составила 3,38 из 4,0. Однако средний коэффициент читаемости Флеш-Кинкейда составил 19,6, что соответствует уровню читаемости для лиц с послевузовским или специализированным академическим образованием. Согласованность оценок между наблюдателями была низкой, с альфа-коэффициентом Криппендорфа 0,046. NIPRGPT предоставляет ответы на ЧЗВ о ФАИ, которые в целом являются точными и надежными. Однако сложность ответов значительно превышает рекомендуемый уровень читаемости для образовательных материалов для пациентов. Хотя это может быть полезным дополнением в условиях военной медицины, где доступ к информации может быть ограничен, врачам следует учитывать высокие требования к грамотности, которые налагаются на пациентов, использующих этот инструмент.

Формирование случаев (ФС) является ключевым навыком для терапевтов; однако создание качественных ФС требует значительного времени. Данное исследование направлено на демонстрацию того, что использование графа знаний на основе мета-аналитической литературы может повысить качество ФС. Были сформированы пять групп, включая 4 группы больших языковых моделей и 1 группу профессионалов, каждая из которых создала 25 ФС на основе 25 ситуаций. Контрольная группа с Claude (Sonnet 3.7; Anthropic) создала 25 ФС. Группа персонализации служила контрольной группой с дополнительными подсказками о персонализации. Группа графа знаний использовала большую языковую модель, которая сгенерировала 25 ФС, предоставленную с графом знаний по мета-анализу. Далее дополнительная персонализация составила группу графа знаний с персонализацией. Наконец, экспертная группа состояла из 25 ФС, созданных человеком-экспертом. Эти 125 ФС в общей сложности были оценены на общую качество (т.е. правильность, полнота, осуществимость и согласованность) с использованием 7-балльной шкалы и 18 основных элементов с бинарными оценками (0 или 1) другим экспертом. ФС также были качественно проанализированы. Группы графа знаний и графа знаний с персонализацией набрали значительно более высокие баллы, чем контрольная группа по таким показателям, как правильность, полнота и осуществимость. Экспертная группа значительно лучше набрала баллы за согласованность, чем группы сгенерированные машинами. Кроме того, не было значительных различий в оценках осуществимости среди групп графов знаний, графов знаний с персонализацией и экспертной группы. Качественная оценка показала, что ФС, созданные человеком, сужают текст до содержания, легко воспринимаемого клиентом, в то время как ФС, созданные машинами, более склонны включать выражения, которые неестественны для клиента. Эти результаты указывают на то, что предоставление графов знаний начинающим терапевтам увеличивает правильность, полноту и осуществимость ФС. Предоставление опытным терапевтам графов знаний также рекомендуется для улучшения качества их ФС и услуг в области психического здоровья.