Денис Аветисян 
Новая система ArchAgent использует возможности искусственного интеллекта для автоматической разработки и оптимизации политик замены кэша, значительно сокращая время разработки и повышая производительность.
![В исследовании демонстрируется, что асимметричные квантовые ямы, спроектированные с использованием квантово-механического моделирования и выращенные методом эпитаксии на сапфировой подложке, позволяют усилить нелинейность второго порядка [latex]\chi^{(2)}[/latex] примерно в 1400 пм/В, что подтверждается измерениями генерации второй гармоники и согласуется с результатами электронно-микроскопических исследований состава, указывая на возможность оптимизации нелинейных оптических свойств материалов за счет контроля асимметрии квантовых ям, достигающей максимума при значении 0.42.](https://arxiv.org/html/2602.23246v1/2602.23246v1/x1.png)
Новое исследование демонстрирует, как искусная инженерия квантовых ям позволяет значительно усилить нелинейные оптические свойства материалов.
Исследователи представили MobilityBench — платформу для всесторонней оценки интеллектуальных агентов, планирующих маршруты в реалистичных условиях.
В статье рассматривается возможность использования проверенных когнитивных моделей и алгоритмов искусственного интеллекта в качестве шаблонов для создания более эффективных и понятных языковых агентов.
В статье представлен обзор текущего состояния исследований реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) для высокоскоростной беспроводной связи в диапазоне миллиметровых волн.
![В исследовании квантового оптимального транспорта, сходимость двойственной функциональной [latex]D_{\varepsilon}(\bm{\alpha}_{k})[/latex] к оптимальному значению [latex]d^{\*}[/latex] демонстрирует зависимость от параметра регуляризации [latex]\varepsilon[/latex], причём траектории сходимости для фон Неймана (оранжевый) и квадратичной регуляризации (синий) различаются при значениях [latex]\varepsilon[/latex] из множества [latex]\{10^{-2}, 10^{-6}, 10^{-9}\}[/latex], что указывает на тонкую настройку для достижения оптимальной производительности.](https://arxiv.org/html/2602.23144v1/2602.23144v1/pavlo/qot/img/margin_plot0_5.png)
Исследование предлагает математическую основу для минимизации энергии в квантовых системах при ненулевой температуре, открывая новые возможности для управления квантовыми процессами.
Исследователи предлагают новый подход к обучению больших мультимодальных моделей, направленный на выявление и устранение слабых мест для повышения эффективности и способности к рассуждению.
Новая теория предлагает математический подход к пониманию различий между способностью предсказывать события и активным влиянием на них, открывая путь к созданию устойчивого искусственного интеллекта.
Новая архитектура позволяет гибко настраивать точность вычислений в квантованных нейронных сетях, повышая производительность и энергоэффективность.
Новое исследование показывает, что способность представлять образы играет важную роль в решении визуальных задач, но существующие подходы к «скрытому» визуальному мышлению пока не используют этот потенциал в полной мере.