Квантовый щит Эфириума: Не паниковать, но готовиться

Квантовый щит Эфириума: Не паниковать, но готовиться Представьте себе, что вы строите замок из песка. Он прекрасен, но волна может его разрушить. Квантовые компьютеры – это, грубо говоря, гигантские волны для современной криптографии. Эфириум, похоже, строит волнорез. Суть в том, что существующие методы шифрования, которые защищают наши транзакции в блокчейне, могут быть взломаны квантовыми компьютерами, … Читать далее

Базы данных нового поколения: Искусственный интеллект находит неожиданные решения

Агент генеративной базы данных (Gen-DBA) представляет собой систему, способную к адаптации и эволюции в динамичной среде данных, демонстрируя устойчивость и эффективность даже с течением времени.

Новый подход к оптимизации баз данных использует мощь больших языковых моделей для выявления стратегий, превосходящих возможности человека.

Мозг на квантовом уровне: новый взгляд на электрическую активность нейронов

Исследователи разработали инновационный метод магнитно-резонансной томографии, позволяющий неинвазивно отслеживать электрическую активность нейронов в мозге человека.

Разреженное внимание для видео: новый подход к эффективной генерации

Модуль внимания SALAD обеспечивает эффективную обработку информации, фокусируясь на релевантных частях входных данных для повышения точности и производительности модели.

Исследователи предлагают SALAD — инновационный механизм внимания, сочетающий разреженность и линейность для значительного ускорения и снижения вычислительных затрат при генерации видео.

Квантовый мир без знака: новый взгляд на динамику

В статье представлена инновационная методика ‘constrained symplectic quantization’, открывающая путь к аналитическому продолжению квантовых полей и преодолению проблемы знака в реальном времени.

Любовь и данные: конфиденциальность в отношениях с искусственным интеллектом

Новые формы близости, возникающие между людьми и ИИ, ставят под вопрос традиционные представления о приватности и требуют переосмысления границ личного пространства.

Бесконечные Задачи: Как Масштабирование Обучения Укрепляет Искусственный Интеллект

Распределение задач в системе Endless Terminals демонстрирует преобладание операций с файлами и управлением журналами, что указывает на критическую важность этих функций для общей производительности и стабильности системы.

Новое исследование демонстрирует, что автоматическое создание разнообразных и проверяемых задач является ключевым фактором для обучения надежных агентов искусственного интеллекта с использованием простых алгоритмов обучения с подкреплением.

Хаос и порядок в квантовых флуктуациях: неожиданная классическая типичность

Квантовая цепь, подключенная к марковским резервуарам на концах, переводится в стационарное неравновесное состояние, при этом каждый переход частицы между звеньями сопровождается излучением или поглощением фотона во вспомогательном резервуаре, что позволяет, посредством измерения заполнения резервуара в моменты времени [latex]t=0[/latex] и [latex]t[/latex], определить интегрированный ток [latex]Q_j(t)[/latex] через каждое звено и, в пределе Маркова, эволюционировать производящую функцию моментов [latex]Q_j(t)[/latex] с использованием смещенного гамильтониана QSSIP/QSSEP (17).

Новое исследование показывает, что поведение флуктуаций тока в зашумленных квантовых системах удивительно хорошо описывается классическими моделями, открывая неожиданную связь между квантовым и классическим мирами.

Искусственный интеллект в роли аналитика: новая платформа для оценки и обучения

DSGym представляет собой архитектуру, объединяющую разнородные источники данных в унифицированные задачи, где агенты взаимодействуют со средой посредством стандартного интерфейса, а исполнение оркестрируется централизованным менеджером, распределяющим агентов по изолированным Docker-контейнерам с предустановленными библиотеками, при этом наборы данных монтируются как тома только для чтения, обеспечивая безопасное и контролируемое рабочее пространство для агентов.

Представлена DSGym — комплексная среда, позволяющая всесторонне оценивать и тренировать системы искусственного интеллекта, выполняющие задачи анализа данных.