Обучение языковых моделей: SFT против обучения с подкреплением
![В период с 2023 по 2025 год наблюдается стремительный рост исследований в области обучения моделей, характеризующийся расширением областей применения, сближением подходов, основанных на комбинации обучения с подкреплением и контролируемого обучения [latex]SFT-RL[/latex], поддержкой развитой инфраструктуры и библиотек, а также переходом от ручной разметки данных к использованию данных, генерируемых всё более мощными открытыми моделями.](https://arxiv.org/html/2603.13985v1/x1.png)
Новый обзор посвящен сравнению двух основных подходов к постобработке больших языковых моделей и тенденции к их комбинированию.
Денис Аветисян
Конфиденциальность данных в Интернете вещей: от защиты к обучению
В статье представлен всесторонний анализ современных методов сохранения конфиденциальности при использовании машинного обучения в системах Интернета вещей.
Искусственный интеллект нового поколения: фокус на специализацию
В статье предлагается альтернативный путь развития генеративных моделей, основанный на создании узкоспециализированных интеллектуальных агентов вместо безграничного масштабирования универсальных систем.
Нейросети и квантовые спины: новый взгляд на жидкость
![В рамках предложенного подхода, физическая конфигурация отображается в пространство признаков посредством линейного встраивания, формируя исходный вектор [latex]X^0[/latex], который затем последовательно обрабатывается [latex]ℓ[/latex] слоями нейронной сети для получения ренормализованного вектора признаков [latex]X^\ell[/latex], используемого для генерации ν-MPS волновой функции посредством обратного потока MPS.](https://arxiv.org/html/2603.14425v1/x1.png)
Исследователи объединили возможности глубокого обучения и тензорных сетей для анализа сложных квантовых систем и поиска новых состояний материи.
Эволюция Научного Поиска: Как Причинно-Следственный Подход Ускоряет Открытия
Новая система CausalEvolve объединяет эволюционные алгоритмы и причинно-следственный анализ для повышения эффективности автоматизированного научного поиска и генерации новых знаний.
Электронные медкарты под вопросом: локальное решение для анализа данных
Новое исследование показывает, что эффективные системы ответов на вопросы по электронным медицинским картам могут работать непосредственно на обычном оборудовании, без необходимости использования облачных сервисов.
Облачные вычисления для HPC: адаптация к переменчивости
В статье рассматривается, как обеспечить стабильную работу высокопроизводительных приложений в облаке, несмотря на динамичность цен и доступности ресурсов.
Диагностика будущего: Искусственный интеллект и врачебная логика вместе
В новой статье рассматривается гибридная система поддержки принятия врачебных решений, объединяющая возможности машинного обучения и экспертных правил для повышения точности диагностики и улучшения качества лечения.
Искусственный интеллект в офисной рутине: где заканчивается фантазия?
Новое исследование показывает, что современные системы искусственного интеллекта испытывают трудности с выполнением сложных, многоступенчатых задач в реальных бизнес-процессах.
Квантовые корреляции и свет в объятиях: новые фазы материи в кавитационном Хаббардовском модели
![В рамках исследования двухмерной модели Хаббарда, помещенной в гиротропную полость, фазовая диаграмма основного состояния демонстрирует зависимость от степени связи света с веществом и взаимодействия Хаббарда [latex]U/t[/latex], выявляя переходы антиферромагнитного типа первого и второго порядка, причём фазовый переход, обозначенный как GNU, соответствует универсальному классу Гросса-Нёве.](https://arxiv.org/html/2603.13657v1/x2.png)
Исследование демонстрирует возникновение необычных квантовых фаз и фазовых переходов в сильнокоррелированных электронных системах, взаимодействующих со световым полем в оптическом резонаторе.