Гиперграфы на службе интеллекта: как улучшить понимание сложных текстов
![Система извлечения знаний на основе генеративных моделей (RAG) адаптирует процесс поиска информации посредством динамически формируемого набора подзапросов [latex]\mathcal{Q}^{(t)}[/latex], используемых для одновременного обращения к структурированным графовым данным [latex]\mathcal{G}[/latex] и неструктурированным векторным представлениям [latex]\mathcal{D}[/latex], при этом эволюция памяти [latex]\mathcal{M}^{(t)}[/latex] в [latex]\mathcal{M}^{(t+1)}[/latex] осуществляется на основе уравнения 2, а структура самой памяти реализована в виде гиперграфа, поддерживающего операции обновления, вставки и слияния.](https://arxiv.org/html/2512.23959v1/x1.png)
Новый подход к поиску и генерации ответов позволяет системам искусственного интеллекта более эффективно работать с длинными и сложными текстами, извлекая из них глубокий смысл.
![Система извлечения знаний на основе генеративных моделей (RAG) адаптирует процесс поиска информации посредством динамически формируемого набора подзапросов [latex]\mathcal{Q}^{(t)}[/latex], используемых для одновременного обращения к структурированным графовым данным [latex]\mathcal{G}[/latex] и неструктурированным векторным представлениям [latex]\mathcal{D}[/latex], при этом эволюция памяти [latex]\mathcal{M}^{(t)}[/latex] в [latex]\mathcal{M}^{(t+1)}[/latex] осуществляется на основе уравнения 2, а структура самой памяти реализована в виде гиперграфа, поддерживающего операции обновления, вставки и слияния.](https://arxiv.org/html/2512.23959v1/x1.png)
Новый подход к поиску и генерации ответов позволяет системам искусственного интеллекта более эффективно работать с длинными и сложными текстами, извлекая из них глубокий смысл.
В статье представлен новый подход к автоматизации создания формальных спецификаций на естественном языке с использованием интеллектуальных помощников.

Представлен SymSeqBench — открытая платформа для генерации и анализа закономерностей в символьных последовательностях, расширяющая возможности исследований в области когнитивной науки и искусственного интеллекта.
![Наблюдается явление переполнения контекста: точность модели достигает пика при [latex]n=3[/latex] (53.1%), после чего успешность генерации резко падает, демонстрируя катастрофический сбой при [latex]n=6[/latex], когда лишь 7 из 1268 моделей обеспечивают работоспособность.](https://arxiv.org/html/2512.24120v1/x1.png)
Новое исследование демонстрирует, как с помощью всего нескольких примеров можно научить крупные языковые модели создавать эффективные архитектуры нейронных сетей для задач компьютерного зрения.
![В исследовании показано, что динамические ограничения ([latex]\delta\delta[/latex]) оказывают влияние на организацию признаков в различных режимах разреженности: при сильных ограничениях ([latex]\lambda=1.0[/latex]), умеренных ([latex]\lambda=0.1[/latex]) и их отсутствии ([latex]\lambda=0.0[/latex]). Несмотря на сохранение](https://arxiv.org/html/2512.23916v1/Figure4.png)
Новое исследование показывает, что наложение временных ограничений на нейронные сети значительно улучшает их способность к обобщению и устойчивости к шуму.

В статье представлен систематический обзор современных подходов и инструментов тестирования программного обеспечения для автомобилей, направленный на повышение эффективности и безопасности в процессе разработки.

Новое исследование показывает, как современные ИИ-системы осваивают сложные когнитивные способности и почему некоторые методы обучения работают лучше других.

В статье представлена инновационная система, использующая возможности искусственного интеллекта для направленной эволюции алгоритмов и автоматической оптимизации конвейеров машинного обучения.

Новое исследование оценивает способность современных языковых моделей решать сложные математические задачи, особенно в областях, недостаточно представленных в стандартных наборах данных.
Квантовый скачок в биологии: мечты и реальность Парадоксально, но чем больше мы узнаем о клетке, тем сложнее становится её понять. Данные накапливаются экспоненциально, а вычислительные мощности – нет. Это как пытаться собрать пазл, где деталей больше, чем позволяет стол. Представьте себе огромный океан данных о клетках. Классические компьютеры – это как лодки, которые могут пройти … Читать далее