Денис Аветисян 
Новое исследование демонстрирует, как системы, построенные на основе больших языковых моделей, могут автоматически формировать связные и правдивые объяснения логики работы моделей машинного обучения.
Исследование показывает, как можно значительно повысить надежность разработки встраиваемых и IoT-систем, используя ИИ, обученный конкретным практическим навыкам.
Новое исследование показывает, что современные модели обработки изображений способны создавать целые трехмерные миры, используя лишь двумерные данные.
Новое исследование показывает, как синергия между искусственным интеллектом и разработчиками позволяет значительно повысить качество программного обеспечения.
В статье предлагается нетрадиционный подход к квантованию гравитации, расширяющий фазовое пространство и учитывающий новые степени свободы.
![Архитектура HamGNN-LR предсказывает полную энергию [latex]H_{\text{total}} = H_{\text{sr}} + H_{\text{lr}}[/latex], где кратковременные взаимодействия [latex]H_{\text{sr}}[/latex] моделируются посредством E(3)-эквивариантного обмена сообщениями, учитывающего локальное окружение, а долгосрочные корреляции, зависящие от волновых векторов [latex]|\mathcal{K}|[/latex], эффективно улавливаются модулем Эвальда с линейной сложностью [latex]\mathcal{O}(N|\mathcal{K}|)[/latex] относительно размера системы, при этом декодируются и нейтрализуются ионные заряды [latex]Q_i[/latex] и матрицы весов [latex]W_{i,\mu\nu}[/latex] для последующего использования в аналитической коррекции [latex]H_{\text{lr}}[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.20007v1/x1.png)
Исследователи разработали метод интеграции долгодействующих кулоновских взаимодействий в машинное обучение электронных гамильтонианов, открывая возможности для точного и эффективного моделирования материалов с выраженной полярностью.
![В предложенной архитектуре агент, управляемый большой языковой моделью, использует механизм динамического контроля этапов выполнения, основанный на сопоставлении текущих действий с перечнем подцелей, а модель рассуждений, применяя рефлексию траектории, оценивает прогресс, выражаемый вектором [latex]\mathbf{z}\_{t+1}[/latex], обеспечивая тем самым плотный сигнал для коррекции планирования и самообучения.](https://arxiv.org/html/2603.19685v1/x4.png)
Новая архитектура MiRA позволяет языковым моделям эффективно разбивать сложные задачи на последовательность подцелей, значительно повышая их способность к автономной работе и автоматизации веб-процессов.
Новый метод позволяет обнаружить поддельные научные таблицы, созданные искусственным интеллектом, даже если они созданы неизвестными генераторами.
Исследователи предлагают метод, позволяющий эффективно уменьшить объем входных данных для больших языковых моделей без необходимости обучения.
Новое исследование выявило увеличение доли текстов, созданных искусственным интеллектом, в открытом доступе к медицинской литературе.