Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность

Оптимизированная посредством адъюнтного метода полностью оптическая нейронная сеть, использующая нелинейные квантовые активационные элементы, встроенные в кремниевую структуру, демонстрирует классификацию нелинейных данных посредством моделирования распределения интенсивности поля [latex] |E|^{2} [/latex], что позволяет переходить от резонансного рассеяния к насыщению и, таким образом, обеспечивать нелинейный отклик при низкой интенсивности.

Исследователи предлагают инновационную архитектуру оптической нейронной сети, использующую квантовые эффекты для значительного снижения энергопотребления.

Невидимый вклад ИИ: Как библиотеки искусственного интеллекта меняют Open Source

Сбор и анализ данных формируют итеративный процесс, в котором каждое последующее звено опирается на результаты предыдущего, обеспечивая непрерывное уточнение и углубление понимания исследуемого явления.

Исследование показывает, как внедрение библиотек искусственного интеллекта влияет на развитие и поддержку проектов с открытым исходным кодом.

Инженерные расчеты: смогут ли нейросети заменить калькулятор?

Гибридная архитектура, объединяющая большие языковые модели и решатели, демонстрирует последовательное и значительное снижение ошибок - на всех шести протестированных моделях - что указывает на принципиальное улучшение вычислительной эффективности по сравнению с прямым использованием языковых моделей.

Новое исследование показывает, что большие языковые модели могут значительно улучшить решение инженерных задач, работая в связке с классическими численными методами.

Мозг на минималках: чего достаточно нейробиологу?

Пространство эффективных алгоритмов, реализуемых в мозге, ограничено вычислительными требованиями и биологическими особенностями, однако, при условии использования нейронной сети, дальнейшие биологические детали оказывают лишь незначительное влияние на оптимальный алгоритм.

Новое исследование показывает, что мозг функционирует, опираясь на удивительно небольшое количество ключевых биологических деталей, что открывает новые горизонты в понимании его работы и принципов построения искусственных нейронных сетей.

Политики в машинном разуме: Как оценить соответствие больших языковых моделей корпоративным требованиям

Система Compass, используя списки разрешенных и запрещенных элементов, формирует как основные запросы, отражающие намерения политик, так и граничные, проверяющие их пределы посредством, например, состязательных преобразований, после чего ответы чат-бота оцениваются независимой языковой моделью на предмет соответствия установленным правилам.

Новая методика позволяет проверить, насколько точно большие языковые модели соблюдают внутренние правила организации, выявляя неожиданные пробелы в их безопасности.

Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику

В статье представлен вычислительный подход к исследованию модулей Дринфельда, позволяющий установить связи между арифметикой функциональных полей и классической теорией чисел.

K-EXAONE: Новый взгляд на обработку текста на русском и корейском языках

Эффективность токенизаторов K-EXAONE и EXAONE 4.0 демонстрирует различия в количестве байт, приходящихся на один токен, в зависимости от типа обрабатываемого текста, что позволяет оценить их производительность в различных лингвистических областях.

В данной статье подробно описывается разработка K-EXAONE, мощной языковой модели, способной эффективно обрабатывать длинные тексты и демонстрировать высокую производительность в задачах, связанных с корейским языком.

Искусственный интеллект, действующий самостоятельно: новый взгляд на дистанционное зондирование

Исследования в области интеллектуального дистанционного зондирования земли включают в себя наборы данных и тесты для оценки возможностей агентов, охватывающие задачи, связанные с референтными выражениями, обнаружением изменений, классификацией сцен, геолокацией, анализом географического здоровья, пониманием городской среды, семантикой геопространственных данных, многоинструментальным рассуждением и отношениями между объектами на изображениях, что позволяет оценить прогресс в создании интеллектуальных систем анализа геопространственной информации.

В статье представлен обзор перспективного направления развития искусственного интеллекта, позволяющего автоматизировать сложные задачи анализа данных дистанционного зондирования.