LIMO: Ускорение вычислений на грани возможностей
Новая архитектура энергоэффективных вычислений в памяти открывает перспективы для оптимизации и нейросетей на периферийных устройствах.
Денис Аветисян
Моксин: Открывая новые горизонты мультимодального искусственного интеллекта
Новая серия моделей Моксин, включая Моксин-7B и его мультимодальные расширения, демонстрирует впечатляющие результаты и подчеркивает важность полной прозрачности в разработке ИИ.
Иллюзия реальности: Сможем ли мы отличить фото от машины?
Новое исследование показывает, что человеческий глаз все труднее различает подлинные фотографии и изображения, созданные искусственным интеллектом.
Тау-лептон: Моделирование распадов и поиск аномалий
![Наблюдения низкоэнергетических процессов позволили сравнить распределения эффективного [latex]\cos\theta[/latex], полученные с использованием фреймворков Коллинза-Соперда и Мустраля, с полуаналитическими распределениями начального уровня, объединенными со спектром инвариантной массы, сгенерированным KKMCee.](https://arxiv.org/html/2512.23475v1/x2.png)
В статье рассматриваются современные методы моделирования распадов тау-лептонов с использованием Монте-Карло симуляций, а также вопросы, связанные с точностью и интерпретацией результатов.
Создание 3D-моделей нового поколения: от идеи до реалистичной формы
В новой работе представлена система UltraShape 1.0, позволяющая генерировать высококачественные 3D-модели с беспрецедентным уровнем детализации и масштабируемостью.
Веб-миры для искусственного интеллекта: новые горизонты
Исследователи предлагают инновационную архитектуру, объединяющую возможности веб-технологий и больших языковых моделей для создания устойчивых и управляемых сред для агентов ИИ.
Разрезая по-новому: Псевдодетерминированные алгоритмы для поиска минимального разреза
В статье представлены эффективные псевдодетерминированные алгоритмы для решения задачи о минимальном разрезе, предлагающие улучшения в различных моделях вычислений.
Обучение в процессе работы: новый подход к длинным текстам
![При увеличении вычислительных ресурсов для обучения, модель TTT-E2E демонстрирует тенденцию, схожую с полномасштабным вниманием, особенно при больших бюджетах, при этом результаты, представленные для DCLM с длиной контекста 8K после предварительного обучения и для Books с длиной контекста 32K после тонкой настройки, показывают, что снижение потерь [latex] \downarrow \downarrow [/latex] и метрики theyy-value коррелируют с масштабированием модели и объемом обучающих токенов.](https://arxiv.org/html/2512.23675v1/x8.png)
Исследователи предлагают метод адаптации языковых моделей непосредственно во время использования, что позволяет улучшить обработку длинных последовательностей без значительных вычислительных затрат.
Живые Системы: Архитектура Самоорганизации
![Динамические системы, особенно биологические, функционируют как иерархические сети, где на каждом уровне [latex]\mathcal{S}\_{i}[/latex] возникают уникальные ограничения [latex]\Omega(\mathcal{S}\_{i})[/latex], взаимодействующие с ограничениями нижних уровней [latex]\Gamma(\mathcal{S}\_{i})[/latex] и описываемые набором неавтономных (и потенциально стохастических) дифференциальных уравнений, что позволяет моделировать сложную динамику многоуровневых систем посредством анализа взаимозависимостей между уровнями организации.](https://arxiv.org/html/2512.22651v1/x5.png)
В статье представлена унифицированная концепция, рассматривающая живые организмы как сложные адаптивные сети, управляемые энергетическими, информационными и эволюционными принципами.
Гармония в коде: Распознавание аккордов с помощью глубокого обучения
В статье представлен всесторонний обзор современных методов глубокого обучения для автоматического определения аккордов в музыкальных произведениях.