FLock.io объявила, что две её статьи по генерации синтетических данных были приняты на конференцию ACL 2026. Статья "CircuitSynth: Надёжная генерация синтетических данных" будет опубликована в разделе Findings, а "GraphSynth: Решение компромисса между разнообразием и надёжностью с помощью вероятностных факторных графов" представлена на Главной конференции. Эти работы решают задачу балансировки разнообразия и надёжности синтетических данных, что крайне важно для приложений с высоким уровнем риска. CircuitSynth использует вероятностные сентенциальные диаграммы решений для разделения семантического рассуждения и генерации языка, в то время как GraphSynth применяет факторные графы для моделирования перекрытия атрибутов. Это исследование может улучшить обучение ИИ в областях с дефицитом данных, таких как медицинская диагностика и прогнозирование погоды.