Искусственный интеллект в школе: взгляд бразильских учителей
Новое исследование показывает, как бразильские преподаватели видят перспективы и трудности внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс.
Денис Аветисян
Квантовый ландшафт: обучение системы для управления транспортом и локализацией
Новое исследование показывает, как периодическое воздействие внешними импульсами позволяет формировать гамильтониан беспорядочной квантовой системы, управляя движением экситонов и создавая эффекты памяти.
Языковые модели нового поколения: Рассуждения на уровне концепций
Исследователи предлагают принципиально новый подход к обработке языка, позволяющий повысить эффективность и качество логических выводов.
Hojabr: Единый язык для интеллекта данных
Новая платформа объединяет разнородные подходы к анализу данных, от реляционных баз до тензорных вычислений, открывая путь к более эффективным и универсальным решениям.
Смешанные Бозоны: Новый Подход к Моделированию Квантовых Газов
![Результаты cMPS для корреляционных функций [latex]C_{+}(x)C_{+}(x)[/latex] и [latex]C_{-}(x)C_{-}(x)[/latex] демонстрируют, что при фиксированном значении [latex]c_{12}[/latex] эти функции масштабируются в соответствии с предсказаниями теории жидкости Латтингера, где значения [latex]K_{+} [/latex] и [latex]K_{-}[/latex] определяются численно, а расчеты проводились при размерности связи [latex]\chi = 32[/latex], что указывает на зависимость корреляций от отношения [latex]x/ \xi[/latex], где ξ - корреляционная длина системы.](https://arxiv.org/html/2512.24998v1/x3.png)
Исследователи разработали усовершенствованный метод численного моделирования многокомпонентных систем бозонов, открывающий новые возможности для изучения взаимодействующих квантовых систем.
Восстановление 3D-сцен по обрывочным данным: новый подход к детализации
![Геометрически-ориентированная многовидовая диффузия позволяет расширять поле зрения изображения путём кодирования разреженных входных видов в латентные представления и их комбинирования с условиями, включающими в себя эмбеддинги лучей Плюккера [latex]\mathcal{P}\_{r}[/latex] для входных видов и целевого вида с расширенным полем зрения [latex]\mathcal{P}\_{t}^{\*}[/latex], а также оригинальную и дополненную Каноническую Карту Координат (CCM) и RGB, что обеспечивает как геометрические, так и визуальные подсказки для диффузионной модели, направляя процесс шумоподавления посредством смешивания латентных масок на нескольких временных шагах [latex]t\_{1},t\_{2},...,t\_{N}[/latex] с прогрессивным расширением и ресемплированием шума.](https://arxiv.org/html/2512.25073v1/x4.png)
Исследователи разработали метод, позволяющий создавать полные 3D-модели объектов и сцен, даже если исходные данные содержат лишь небольшое количество видов.
Батарея под контролем: Искусственный интеллект на страже долговечности
Новая система диагностики объединяет физические модели аккумуляторов и возможности больших языковых моделей для точного определения неисправностей.
Оптимизация языковых моделей на FPGA: новый подход к сжатию и ускорению
![Предлагаемый конвейер оптимизации демонстрирует поэтапный переход от начальной подготовки модели, включающей разрежение [latex]N:M[/latex], квантование и упаковку данных, к этапу бенчмаркинга на различных платформах, где происходит загрузка, деквантование и матричное умножение, причём использование 16-битного числа с плавающей точкой (FP16) выделено пурпурным цветом, нули - белым, а четырехбайтовые целые числа (INT4) - синим, что позволяет оценить эффективность и производительность системы в различных условиях.](https://arxiv.org/html/2512.24713v1/x1.png)
В статье представлен метод совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения для повышения эффективности работы больших языковых моделей на FPGA.
Диалог с предвидением: Как понять намерения собеседника
Новая модель BEDA позволяет системам искусственного интеллекта строить более эффективные диалоги, учитывая предполагаемые убеждения и намерения оппонента.
Эволюция кода: предсказание дефектов с помощью искусственного интеллекта
Новый подход к прогнозированию ошибок в программном обеспечении учитывает изменения в коде и использует коллективный разум искусственных агентов для повышения точности.