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.](https://arxiv.org/html/2601.01690v1/x2.png)
Исследователи предлагают инновационную архитектуру оптической нейронной сети, использующую квантовые эффекты для значительного снижения энергопотребления.
![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.](https://arxiv.org/html/2601.01690v1/x2.png)
Исследователи предлагают инновационную архитектуру оптической нейронной сети, использующую квантовые эффекты для значительного снижения энергопотребления.

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

Новый подход связывает физические колебания с музыкальной композицией, открывая универсальные принципы для дизайна, исследований и генерации идей.

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

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.

Новая методика позволяет проверить, насколько точно большие языковые модели соблюдают внутренние правила организации, выявляя неожиданные пробелы в их безопасности.
В статье представлен вычислительный подход к исследованию модулей Дринфельда, позволяющий установить связи между арифметикой функциональных полей и классической теорией чисел.

Представлена HeurekaBench — среда для тестирования возможностей ИИ в решении сложных научных задач и получении новых знаний.

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.

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