Денис Аветисян

Ловушка для антиматерии: новый дизайн стелларатора для исследований плазмы

от

Разработанная концепция катушек EPOS демонстрирует двойные обмотки из высокотемпературных сверхпроводников, поддерживаемые индивидуальными стеллаторными рамами различных цветов, при этом последняя замкнутая магнитная поверхность визуализирована в красном цвете для наглядности принципа удержания плазмы.

Ученые разработали оптимизированную конструкцию стелларатора EPOS, предназначенного для удержания электронно-позитронной плазмы и изучения астрофизических процессов.

Турбулентность под микроскопом: Новый подход к статистическому моделированию

от

Нормализованная структура функции, рассчитанная для различных значений <i>nn</i> и <i>pp</i>, демонстрирует соответствие аналитическим выводам, полученным на основе замыкания Хопфа, и подтверждается данными, полученными в результате анализа около 80 000 реализаций из набора данных iso32768 DNS, предоставленного базой данных турбулентности Университета Джонса Хопкинса (JHTDB), что позволяет оценить точность моделирования турбулентных процессов.

В статье представлена разработанная с первого принципа модель для описания многоточечной статистической динамики турбулентных потоков, позволяющая более точно анализировать их поведение.

Командная работа языковых моделей: новый взгляд на масштабируемость

от

Команды больших языковых моделей (LLM) можно рассматривать как распределенные системы, что позволяет применить принципы масштабируемости и отказоустойчивости, такие как избыточность и консенсус, для повышения производительности, однако, в отличие от традиционных распределенных систем, LLM-команды характеризуются независимостью агентов, одновременностью выполнения задач, обменом информацией посредством сообщений и потенциальной склонностью к ошибкам, что обуславливает необходимость решения проблем согласованности, оптимизации архитектуры, минимизации коммуникационных издержек и управления задачами с учетом вычислительных ресурсов и стоимости.

Исследование предлагает рассматривать взаимодействие больших языковых моделей как распределённую систему, открывая новые возможности для эффективной координации и повышения производительности.

Химические сети превосходят нейросети в обучении

от

В ходе фаз отбора и обучения химическая реакционная сеть демонстрирует динамичную эволюцию во времени, определяющую её адаптацию и способность к самообучению.

Новое исследование показывает, что сети химических реакций демонстрируют сопоставимую или даже лучшую производительность в задачах обучения с учителем, чем спайковые нейронные сети.

Восстановление четкости: Новая сеть UCAN для эффективного увеличения разрешения изображений

от

Визуализация эффективной длины контекста (ERF) для моделей MambaIR[10], MambaIRv2[8] и UCAN демонстрирует различия в их способности обрабатывать последовательности, выявляя потенциальные преимущества и ограничения каждой архитектуры в задачах, требующих учета долгосрочных зависимостей.

В статье представлена UCAN — инновационная нейронная сеть, позволяющая значительно повысить качество изображений при минимальных вычислительных затратах.

Лабораторные испытания: проверка искусственного интеллекта на безопасность

от

Разработана диагностическая платформа LabShield, представляющая собой конвейер оценки безопасности и производительности передовых многомодальных больших языковых моделей, а также рабочий процесс многовидового сбора данных с использованием эгоцентричной роботизированной платформы для получения высокоточных мультимодальных данных в реальных, критически важных для безопасности лабораторных условиях.

Новый бенчмарк LabShield позволяет оценить, насколько хорошо мультимодальные модели понимают риски и безопасно действуют в условиях научной лаборатории.