سرطان الثدي يصيب واحدة من كل ثماني نساء في المملكة المتحدة، والكشف المبكر أمر بالغ الأهمية. ⚕️ تظهر أبحاثنا الأخيرة في @NatureCancer كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز جهود الكشف المبكر عن سرطان الثدي. في دراسات مع @imperialcollege و@NHSuk، حدد نظام الفحص التجريبي القائم على الذكاء الاصطناعي لدينا 25٪ من "سرطانات الفترات الفاصلة" - وهي الحالات التي غالبا ما تغفل عن الفحص التقليدي - مع تقليل أعباء عمل الفحص بنسبة تقدر ب 40٪. النتائج الرئيسية من الدراسات في الموضوع🧵⤵️

لتعزيز الذكاء الاصطناعي التأسيسي ، يجب علينا حل التعلم المستمر والنسيان الكارثي. يقدم بحث جديد أجراه فريقنا التعلم المتداخل (NL) ، وهو نموذج ينظر إلى نموذج التعلم الآلي على أنه نظام لمشاكل التحسين المتداخلة. يوحد هذا النهج الهندسة المعمارية والتحسين ، مما يخلق قدرة حسابية أعمق للتعلم. هذه خطوة حاسمة نحو إنشاء نماذج بقدرات التعلم المستمر التي تظهر في الدماغ البشري. المزيد في مدونة وهاب ميروقني وعلي بهروز: اقرأ ورقة NeurIPS 2025:

يتطلب التحول إلى الذكاء الاصطناعي على الجهاز شريط خصوصية أعلى. نحن نقدم Provably Private Insights (PPI) لتمكين تحليل المطورين الأساسي لميزات GenAI مع ضمان يمكن التحقق منه بعدم الكشف عن بيانات المستخدم الأولية. هذا النظام هو عنصر أساسي لبناء الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. يستخدم PPI Gemma LLM مفتوح المصدر داخل بيئة تنفيذ موثوقة (التحليلات الموحدة السرية) لتصنيف البيانات غير المهيكلة واستخلاص الرؤى. فقط الإحصاءات المجمعة الخاصة بشكل تفاضلي تترك البيئة الآمنة. لقد أصدرنا الرمز للسماح بالتحقق الخارجي من ضمانات الخصوصية الشاملة. اقرأ المزيد عن نشره في Recorder ومخططنا من Artem Lagzdin و Daniel Ramage: ما قبل الطباعة: