Новая система SimulatorCoder использует возможности больших языковых моделей для автоматической генерации и оптимизации кода симуляторов ускорителей глубокого обучения.
Исследователи разработали алгоритм, позволяющий создавать надежные и лаконичные объяснения для нейросетевых аддитивных моделей.
![В ходе эксперимента пучки электронов, сфокусированные на образце, создают дифракционную картину, регистрируемую детектором, при этом синхронизированные с короткими оптическими импульсами, генерируемыми лазером с временным разрешением до [latex]1\text{ мс}[/latex], что позволяет вычислять дифференциальные изображения, демонстрирующие изменения в интенсивности дифракции, и, в частности, для графита, визуализировать влияние оптического излучения на электронную дифракцию.](https://arxiv.org/html/2602.17396v1/fig0.png)
В статье рассматриваются перспективы применения прямого детектирования электронов в экспериментах по ультрабыстрой дифракции и анализируются ключевые факторы, влияющие на качество данных.
Новый подход позволяет задавать вопросы о данных временных рядов на естественном языке, объединяя возможности поиска в базе данных и проверки с помощью программного кода.
Новый алгоритм позволяет эффективно вычислять наименьшие сингулярные значения и векторы для очень высоких и узких матриц, что критически важно для анализа больших объемов данных.
Квантовый скачок: Анализ новостей о квантовых вычислениях Парадоксально, но мы говорим о квантовых вычислениях, как о будущем, в то время как уже сейчас они формируют стратегические риски и возможности. Это как пытаться построить дом из тумана – требует особого подхода и понимания, что материал не совсем привычный. Представьте себе оркестр. Каждый инструмент – это кубит. … Читать далее
Новый бенчмарк SourceBench призван проверить, насколько искусственный интеллект опирается на качественные и проверенные источники информации в интернете.
![В исследовании температуры сверхпроводящего перехода в системах Хаббарда, подвергшихся химическому и фотодопингу, установлено, что конкурирующий порядок заряда подавляется, при этом расчеты в рамках различных приближений - DCA для отталкивающей модели ([latex]U=7t[/latex]), NCA и OCA для притягивающей ([latex]U=-{16}t[/latex]) и TOA ([latex]U=-7t[/latex]) - демонстрируют возможность достижения сверхпроводимости при различных уровнях допирования носителей заряда.](https://arxiv.org/html/2602.17238v1/x1.png)
Исследование демонстрирует, что фотодопинг моттовских изоляторов может индуцировать сверхпроводимость с η-спариванием, потенциально превышающую комнатную температуру.
Новый подход Amber-Image позволяет создавать детализированные изображения из текста, значительно снижая вычислительные затраты и требования к ресурсам.
Новое исследование демонстрирует, что вычислительные ресурсы могут масштабироваться в соответствии с семантическими изменениями, а не с объемом памяти, обеспечивая стабильность и предсказуемость системы.