Моделирование кровотока мозга: новый взгляд на скорость и точность
В статье сравниваются два подхода к снижению вычислительной сложности моделирования гемодинамики мозговых сосудов, позволяющие ускорить симуляции без потери точности.
Денис Аветисян
Цель оправдывает средства: Моделирование намерений в причинно-следственных сетях
![В процессе обнаружения намерений вычисляются функции массы вероятности [latex]P\_{\mathcal{M}\_{fin}}(S^{\star})[/latex], отражающие вероятность состояния [latex]S^{\star}[/latex], а также условные вероятности [latex]P\_{\mathcal{M}\_{fin}}(S^{\star}|\textrm{do}(D=0))[/latex] и [latex]P\_{\mathcal{M}\_{fin}}(S^{\star}|\textrm{do}(P=0))[/latex], учитывающие вмешательство, направленное на нулевое значение переменных <i>D</i> и <i>P</i>, что позволяет оценить влияние этих факторов на определение намерения.](https://arxiv.org/html/2603.18968v1/ID_3.png)
Новый подход позволяет анализировать поведение агентов и их цели, используя расширенные причинно-следственные модели с учетом преднамеренных вмешательств.
Иллюзия Реальности: Где Искусственный Интеллект Подводит в Распознавании Видео
Новое исследование выявляет слабые места современных моделей искусственного интеллекта в оценке правдоподобности и согласованности видео, сгенерированных нейросетями.
Предел скорости: Новая методика оценки производительности GPU
Исследователи представили SOL-ExecBench — комплексный бенчмарк, позволяющий оценить эффективность GPU-ядер, сопоставляя их реальную скорость с теоретическим пределом, определяемым скоростью света.
Искусственные данные: иллюзия увеличения выборки
Новое исследование показывает, что добавление синтетических данных в датасет не улучшает статистические выводы, а лишь создает видимость увеличения объема информации.
Слышащая основа: как языковые модели влияют на понимание звука
Новое исследование показывает, что знания об аудио, заложенные в основу больших языковых моделей, критически важны для эффективности систем, работающих со звуком и текстом.
Квантовая физика: От хаоса к пониманию
Квантовая физика: От хаоса к пониманию Представьте себе, что вы пытаетесь одновременно увидеть и волну, и частицу. Абсурдно, не так ли? Но именно это и делает квантовый мир! Мы привыкли к определенности, а там – лишь вероятности и суперпозиции. Это как если бы кошка Шрёдингера всегда была и жива, и мертва, пока мы не посмотрим. … Читать далее
Искажение реальности: Как AI меняет наше восприятие доверия в видеосвязи
Новое исследование показывает, что общение через AI-посредников в видеоформате снижает уровень доверия и уверенности в оценках собеседника.
Траектории с умом: новый подход к генеративным моделям
![В предложенном методе данные кластеризуются, после чего для каждого кластера происходит обратный проход по предобученной модели потока, чтобы вычислить среднее [latex]\bm{\mu}\_{0,k}[/latex] и ковариацию [latex]\bm{\Sigma}\_{0,k}[/latex] в пространстве шума, а затем оптимальный транспорт применяется для тонкой настройки модели потока, согласовывая её с выявленной структурой распределений, при этом генерация изображения во время работы начинается с выборки индекса кластера и последующего семплирования шума из нормального распределения [latex]\mathcal{N}(\bm{\mu}\_{0,k},\bm{\Sigma}\_{0,k})[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.13395v1/x3.png)
Исследователи предлагают метод кластеризации данных для оптимизации траекторий генерации, значительно повышая скорость и качество получаемых результатов.
Квантование без данных: Новый подход к сжатию нейросетей
Исследователи предложили метод SynQ, позволяющий существенно уменьшить размер моделей машинного обучения без потери точности, используя синтетические данные и тонкую настройку.