Денис Аветисян 
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
![Рекуррентная языковая модель рассматривает входные запросы как часть окружающей среды, загружая их в качестве переменных в Python REPL-окружение [latex]\mathcal{E}[/latex] и генерируя код для рекурсивного анализа и вызова самой себя над программными фрагментами этой переменной.](https://arxiv.org/html/2512.24601v1/figures/Fig2.png)
В статье представлена инновационная архитектура, позволяющая существенно расширить возможности больших языковых моделей при обработке длинных текстов и сложных задач.
Новая модель на основе глубокого обучения позволяет выявлять скрытые связи между научными публикациями и патентами, выходя за рамки стандартного анализа цитирования.
Новое исследование показывает, что оптимизация данных для обучения языковых моделей значительно влияет на качество генерируемого кода.
Исследователи предлагают принципиально новый способ решения задач мультимодального рассуждения, переходя от текстовых подсказок к генерации изображений.
Новый подход объединяет возможности компьютерного зрения и больших языковых моделей для автоматического формирования клинически понятных заключений по рентгенограммам грудной клетки.
В статье рассматривается, как взаимодействие с пользователем может значительно повысить эффективность и точность моделей машинного обучения.
Новое исследование анализирует, как принципы диффузионных моделей, успешно применяемые в генерации изображений, сталкиваются с особенностями дискретной структуры и зависимостей в естественном языке.
Новое исследование показывает, как бразильские преподаватели видят перспективы и трудности внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс.