Simple Agents Outperform Experts in Biomedical Imaging Workflow Optimization

Простые агенты превосходят экспертов в оптимизации рабочих процессов биомедицинской визуализации Документ посвящен критическому узкому месту «последней мили» в адаптации производственных инструментов компьютерного зрения к уникальным научным наборам данных, особенно в биомедицинской визуализации. Существующие методы, такие как обширная донастройка или ручная адаптация кода, непрактичны из-за высоких требований к данным или значительных временных затрат ученых. Авторы предлагают использовать ИИ-агентов для автоматизации этого процесса адаптации, исследуя оптимальный дизайн агента для данной целевой задачи. Они представляют систематическую структуру оценки для оптимизации агентского кода, применяя ее к трем установленным конвейерам биомедицинской визуализации: Polaris, Cellpose и MedSAM. Ключевой вывод заключается в том, что простая агентская система последовательно генерирует адаптационный код, превосходящий решения, разработанные экспертами-людьми. Исследование также показывает, что сложные архитектуры агентов, распространенные в других областях ИИ, не обязательно полезны для этой конкретной задачи адаптации, предлагая практическую дорожную карту по дизайну агентов. Авторы открывают исходный код своей структуры и подтверждают свой подход, успешно внедряя функции, сгенерированные агентом, в производственный конвейер, демонстрируя реальную применимость и влияние. #ИИагенты #БиомедицинскаяВизуализация #КомпьютерноеЗрение #ОптимизацияРабочегоПроцесса #АдаптацияИнструментов #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение #НаучноеОткрытие #Автоматизация #ОптимизацияКода документ - https://arxiv.org/pdf/2512.06006v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM

Видео Simple Agents Outperform Experts in Biomedical Imaging Workflow Optimization автора Paper debate