utworzone przez Redakcja | sie 19, 2026
Naukowcy opracowali system FedPref, który umożliwia szpitalom wspólne trenowanie modeli AI do ekstrakcji danych z raportów radiologicznych bez udostępniania wrażliwych danych pacjentów. Lokalne modele Qwen3-8B są trenowane na rankingach alternatywnych ekstrakcji JSON,...
utworzone przez Redakcja | lip 3, 2026
Naukowcy przedstawili Auto-FL-Research (AFR) – system oparty na agentach AI, który automatycznie przeszukuje i optymalizuje algorytmy federated learning, eliminując potrzebę ręcznego testowania wielu kombinacji hiperparametrów i reguł agregacji. Narzędzie ma...
utworzone przez Redakcja | maj 19, 2026
Artykuł naukowy proponuje metapoznanie jako zasadę projektowania bardziej dokładnych, bezpiecznych i efektywnych systemów AI. Podejście zakłada monitorowanie wewnętrznych stanów systemów i inteligentną alokację zasobów w zależności od trudności...
utworzone przez Redakcja | kwi 29, 2026
Badacze z MIT opracowali metodę przyspieszającą uczenie federacyjne o 81 procent, co umożliwi innym urządzeniom IoT jak smartwatche czy czujniki bezpieczne trenowanie modeli AI bez wysyłania danych na serwer.
