Прогнозирование структуры белков: новый масштаб
![Разработанная модель SeedFold, масштабируемая по ширине ([latex]Pairformer[/latex]), архитектуре - за счет линейного треугольного внимания, снижающего вычислительную сложность, и объему данных - благодаря дистилляции до 26.5 миллионов примеров, демонстрирует передовые результаты на FoldBench, превосходя AlphaFold3 и другие открытые модели в различных задачах, при этом SeedFold с шириной 512 использует стандартное треугольное внимание, а SeedFold-Linear с шириной 384 - линейное.](https://arxiv.org/html/2512.24354v1/x1.png)
Исследователи представили SeedFold — модель, способную предсказывать структуру биомолекул с беспрецедентной эффективностью благодаря масштабированию данных и инновационной архитектуре.
Денис Аветисян
Проверка на прочность: Новый тест для искусственного интеллекта в работе с инструментами
Исследователи представили MCPAgentBench — комплексную платформу для оценки эффективности больших языковых моделей при использовании различных инструментов для решения реальных задач.
Визуальный интеллект на службе качества: новый подход к обнаружению дефектов
Исследователи представили масштабный мультимодальный датасет и модель, позволяющие значительно улучшить выявление дефектов в промышленности, используя возможности генеративного искусственного интеллекта.
Скрытые связи: как выявить причинность в сложных данных
![В синтетических экспериментах, имитирующих смешанные искажения, наблюдается, что относительное изменение [latex]\Delta F_1[/latex] напрямую зависит от степени повсеместного ранжирования ([latex]qP_P[/latex]) и интенсивности искажения ([latex]Ud_d[/latex]), при этом увеличение плотности локального искажения ([latex]Ld_d[/latex]) при фиксированном повсеместном искажении закономерно снижает общую производительность, что подтверждено усреднением по десяти повторным измерениям.](https://arxiv.org/html/2512.24696v1/figures/dcl2_rep10_SHD_vs_Ld.png)
Новый подход позволяет обнаруживать причинно-следственные связи даже при наличии скрытых переменных, влияющих на данные.
Сжатие нейросетей: как сохранить зрение в условиях реального мира?
Новое исследование показывает, что уменьшение размера моделей компьютерного зрения может неожиданно повысить их устойчивость к искажениям, возникающим в реальных условиях, таких как туман или снег.
Квантовая запутанность и горизонт событий: Не такое уж и недостижимое?
Квантовая запутанность и горизонт событий: Не такое уж и недостижимое? Представьте себе, что вы пытаетесь различить две абсолютно идентичные монеты, одну из которых бросили в бездонную яму. Кажется невозможным, верно? Но что, если бы квантовая механика дала вам крошечный шанс все-таки различить их? Вот о чем эта работа. Суть в следующем: запутанные частицы связаны между … Читать далее
Обучение в контексте: новый взгляд на персонализацию образования
Статья представляет комплексный подход к созданию интеллектуальных образовательных систем, способных учитывать когнитивные, эмоциональные и социокультурные факторы, влияющие на процесс обучения.
Биомолекулярные связи: новый тест для искусственного интеллекта
Исследователи представили комплексный набор данных, позволяющий оценить способность моделей машинного обучения понимать сложные биологические процессы и взаимосвязи.
Проверка знаний: Новый подход к оценке языковых моделей
Исследователи предлагают принципиально новый метод проверки способности больших языковых моделей понимать и использовать сложные знания.
Аудио как язык: новая эра в обработке речи
Исследователи показали, что масштабное обучение моделей предсказанию следующего аудио-токена открывает путь к созданию систем, способных к обучению в процессе использования и превосходящих закрытые аналоги.