Рак груди затрагивает одну из восьми женщин в Великобритании, и раннее выявление имеет решающее значение. ⚕️ Наши последние исследования в @NatureCancer показывают, как AI может усилить усилия по раннему выявлению рака груди. В исследованиях с @imperialcollege и @NHSuk наша экспериментальная система скрининга на основе AI выявила на 25% больше "интервальных раков" - случаев, которые обычно пропускаются традиционным скринингом, - при этом снизив рабочую нагрузку по скринингу примерно на 40%. Ключевые выводы из исследований в потоке🧵⤵️

Чтобы продвинуть основополагающий ИИ, мы должны решить проблемы непрерывного обучения и катастрофического забывания. Новое исследование нашей команды представляет Nested Learning (NL), парадигму, которая рассматривает модель машинного обучения как систему вложенных задач оптимизации. Этот подход объединяет архитектуру и оптимизацию, создавая более глубокую вычислительную способность для обучения. Это важный шаг к созданию моделей с возможностями непрерывного обучения, наблюдаемыми в человеческом мозге. Больше в блоге Вахаба Миррокни и Али Бехруз: Читать статью NeurIPS 2025:

Переход к ИИ на устройствах требует более высокого уровня конфиденциальности. Мы представляем Проверьте Приватные Инсайты (PPI), чтобы обеспечить необходимый анализ разработчиков функций GenAI с проверяемой гарантией того, что сырые данные пользователей никогда не раскрываются. Эта система является основным компонентом ответственного построения ИИ. PPI использует открытый Gemma LLM внутри Защищенной Исполнительной Среды (Конфиденциальная Федеративная Аналитика) для категоризации неструктурированных данных и получения инсайтов. Только агрегированные, дифференциально приватные статистические данные покидают защищенную среду. Мы выпустили код, чтобы позволить внешнюю проверку гарантий конфиденциальности от начала до конца. Читать далее о его развертывании в Recorder и нашем плане от Артема Лагздина и Дэниела Рамиджа: Предварительная публикация: