Cancerul de sân afectează una din opt femei din Marea Britanie, iar detectarea timpurie este crucială. ⚕️ Cele mai recente cercetări ale noastre din @NatureCancer arată cum IA poate întări eforturile de detectare timpurie a cancerului de sân. În studiile cu @imperialcollege și @NHSuk, sistemul nostru experimental de screening bazat pe AI a identificat cu 25% mai multe "cancere de interval" – cazuri de obicei ratate de screeningul tradițional – reducând în același timp volumul de lucru de screening cu aproximativ 40%. Concluzii cheie din studiile din firul de discuție🧵⤵️

Pentru a avansa IA fundamentală, trebuie să rezolvăm învățarea continuă și uitarea catastrofală. O nouă cercetare a echipei noastre introduce Nested Learning (NL), o paradigmă care vede un model ML ca un sistem de probleme de optimizare imbricate. Această abordare unifică arhitectura și optimizarea, creând o capacitate de calcul mai profundă pentru învățare. Acesta este un pas crucial către crearea de modele cu abilitățile de învățare continuă observate în creierul uman. Mai multe pe blogul lui Vahab Mirrokni și Ali Behrouz: Citiți lucrarea NeurIPS 2025:

Trecerea la AI pe dispozitiv necesită o bară de confidențialitate mai mare. Introducem Provably Private Insights (PPI) pentru a permite analiza esențială a dezvoltatorilor a caracteristicilor GenAI cu o garanție verificabilă că datele brute ale utilizatorilor nu sunt niciodată expuse. Acest sistem este o componentă de bază a construirii AI în mod responsabil. PPI folosește un Gemma LLM open-source într-un mediu de execuție de încredere (Confidential Federated Analytics) pentru a clasifica datele nestructurate și a obține informații. Doar statisticile agregate, diferențial private, părăsesc mediul securizat. Am lansat codul pentru a permite verificarea externă a garanțiilor de confidențialitate end-to-end. Citiți mai multe despre implementarea sa în Recorder și despre planul nostru de Artem Lagzdin și Daniel Ramage: Preprint: