Денис Аветисян

Квантовая термодинамика: новый взгляд на оптимизацию энергии

от

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.

Исследование предлагает математическую основу для минимизации энергии в квантовых системах при ненулевой температуре, открывая новые возможности для управления квантовыми процессами.

Как ученые используют искусственный интеллект: новый взгляд на взаимодействие

от

Интерфейсы Asta, использованные в исследовании (Singh и др., 2025; Allen Institute for Artificial Intelligence, 2025), демонстрируют различные способы взаимодействия с системой, что позволяет оценить эффективность и удобство использования различных подходов к организации пользовательского опыта.

Исследование представляет масштабный набор данных, отражающий реальный опыт взаимодействия исследователей с ИИ-помощниками в научной работе.

Аппаратное ускорение нейросетей: битовый подход к точности вычислений

от

Новая архитектура позволяет гибко настраивать точность вычислений в квантованных нейронных сетях, повышая производительность и энергоэффективность.

Визуальное мышление: воображение как ключ к пониманию

от

Визуальное рассуждение, осуществляемое посредством использования инструментов, таких как масштабирование или рисование, сопоставляется с подходом, использующим скрытые состояния мультимодальных языковых моделей для анализа визуальной информации, при этом исследование демонстрирует, что рассуждение, основанное на воображении в текстовом пространстве, может быть более эффективным.

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.

Квантовые Заметки: Анализ Последних Новостей

от

Квантовые Заметки: Анализ Последних Новостей Знаете, в квантовой механике даже наблюдение влияет на результат. Так и здесь: пытаясь разобраться в новостях, мы неизбежно вносим свою интерпретацию. Но давайте попробуем подойти к этому как физики, а не как журналисты. Представьте себе квантовый компьютер как очень сложный музыкальный инструмент. У него есть потенциал создавать невероятную музыку, но … Читать далее

Искать больше, думать меньше: Новый подход к поиску информации

от

Исследователи предлагают отказаться от сложного последовательного анализа в пользу параллельного сбора данных и эффективного управления контекстом для решения задач, требующих долгосрочного планирования.

Язык науки: как ИИ открывает физические законы в материалах

от

В рамках разработанной системы LangLaw, большая языковая модель выступает в роли агента, анализирующего данные и генерирующего ограничения для символьной регрессии, при этом отобранные формулы и метрики их производительности накапливаются в библиотеке, формируя опыт, который, в свою очередь, уточняет стратегию поиска на последующих итерациях, создавая замкнутый цикл самообучения и оптимизации [latex] \text{формула = f(данные, опыт)} [/latex].

Новый подход, объединяющий возможности искусственного интеллекта и символьной регрессии, позволяет извлекать понятные физические формулы из сложных данных о материалах.

Оптимизация Вычислений с Тензорными Поездами: Адаптивный Подход

от

Адаптивный алгоритм патчинга, представленный на схеме, итеративно декомпозирует тензорное разложение на более мелкие вычисления посредством нарезки, оценивая сходимость субтензоров [latex]\widetilde{F}^{p\_{1},\dots,p\_{\bar{\ell}}}[/latex] посредством параметров [latex]\chi_p[/latex] и τ, и добавляя сошедшиеся патчи к результатам, пока множество нерешенных задач не станет пустым, что обеспечивает эффективное управление вычислительной сложностью.

В статье представлена стратегия адаптивной сегментации, позволяющая существенно снизить вычислительные затраты при решении многомерных задач с использованием тензорных поездов.

Оживляя движения: новые модели для генерации реалистичной анимации

от

Предложенная схема CMDM, состоящая из кодировщика MAC-VAE, каузального модуля DiT и метода принудительного каузального диффузного процесса, обеспечивает генерацию согласованных во времени и семантически выверенных движений из текста, используя каузальную структуру для кодирования последовательностей движения и последующего уточнения кадров с помощью диффузии, что позволяет достичь эффективного синтеза движений для потоковой передачи и долгосрочного планирования.

Исследователи предлагают инновационный подход к созданию правдоподобных движений из текстовых описаний, сочетающий в себе причинные диффузионные модели и авторегрессивное моделирование.