Денис Аветисян 
Новая архитектура XSkill позволяет агентам непрерывно совершенствовать свои навыки использования инструментов и решения задач, опираясь на накопленный опыт, без необходимости переобучения модели.
Исследователи разработали метод, объединяющий молекулярную динамику и машинное обучение для более точного предсказания температуры кипения сложных химических соединений.
В статье анализируется появление автономных систем, способных самостоятельно проводить сложные кибератаки, и предлагаются стратегии защиты от них.
Новый подход к обучению искусственного интеллекта позволяет создавать более надежных и универсальных судей для оценки качества мультимодальных систем, способных понимать и анализировать информацию из разных источников.
Исследователи представили масштабируемый трехзначный ДНК-сумматор, открывающий новые возможности для сложных вычислений на основе ДНК.
![Телеодинамическая система, состоящая из структуры (гипотез [latex]\mathcal{H}[/latex]), параметров ([latex]\theta \in \mathcal{M}[/latex]), энергии [latex]E[/latex] и истории τ, эволюционирует посредством коальгебраической функции γ, где наблюдения ([latex]x, y[/latex]) порождают новое состояние [latex]s^{\prime}[/latex] и наблюдение [latex]o \in \mathcal{O}[/latex], при этом структурные действия (генезис, клин) и параметрические обновления (на основе естественного градиента на многообразии) конкурируют, а локальная телеодинамическая цель [latex]J[/latex] определяет выбор действия, связывая затраты энергии на структурные изменения с пополнением энергии при успешном предсказании.](https://arxiv.org/html/2603.11355v1/x1.png)
В статье представлена концепция телеодинамического обучения, принципиально отличающаяся от традиционных подходов к машинному обучению и открывающая путь к созданию систем, способных к адаптации и эффективному использованию ресурсов.
В статье утверждается, что живые системы представляют собой качественно отличные формы материи, требующие подхода, выходящего за рамки чисто редукционистского взгляда.
Исследователи представили систему, позволяющую языковым моделям самостоятельно совершенствовать стратегии поиска, приближаясь к более эффективным решениям сложных задач.
Новый алгоритм Portfolio-CEGAR-SEQ позволяет значительно сократить количество используемых печатных плат при последовательной 3D-печати, повышая эффективность процесса.
Новый подход к автоматизации научных исследований на высокопроизводительных вычислительных системах использует возможности многоагентных систем для ускорения процесса открытия.