Денис Аветисян

Связи, которые лечат: как искусственный интеллект раскрывает закономерности в онкологических исследованиях

от

Новое исследование показывает, как машинное обучение позволяет предсказывать и понимать паттерны сотрудничества между учеными, работающими над победой над раком.

Квантовый поиск оптимального решения: Сравнение алгоритмов для задачи MaxCut

от

Для алгоритма QWOA, применяемого к задаче Maxcut с 256 слоями ([latex]p=256[/latex]), начальные параметры, полученные на примере 16-вершинного графа-пути и используемые для предварительного обучения с использованием алгебры Ли, а также параметры ([latex](\beta,\gamma,t)=(0.35,5.3,4)[/latex]) для NV-QWOA, определяют отправные точки для оптимизации.

Новое исследование сравнивает эффективность различных квантовых алгоритмов, включая алгоритмы на основе алгебры Ли и не-вариационный QWOA, в решении сложной комбинаторной задачи MaxCut.

Форма мышления: как распределение данных важнее правильных ответов

от

По результатам обучения моделей на наборах данных MBPP для генерации кода, наблюдается устойчивая зависимость производительности от распределения данных: чем дальше данные отклоняются от распределения, на котором обучалась модель, тем сложнее добиться улучшения результатов, даже если сами данные корректны, в то время как использование цепочек рассуждений (CoT) с неверными ответами или даже перефразировка корректных CoT для приближения к распределению модели демонстрирует значительно лучшую производительность по сравнению со стандартными CoT.

Новое исследование показывает, что при обучении больших языковых моделей для решения задач рассуждения, важно не только качество данных, но и их соответствие реальному распределению информации.

Самообучающаяся защита: Искусственный интеллект на службе киберустойчивости

от

Агентивный искусственный интеллект выступает посредником двунаправленного взаимодействия между кибер-услугами и физическими системами, обеспечивая замкнутое когнитивное управление и адаптацию в интегрированной киберфизической системе.

Новый подход к кибербезопасности предполагает использование интеллектуальных агентов для адаптации к постоянно меняющимся угрозам в цифровом и физическом пространствах.

Симметрия на службе квантовых вычислений: моделирование спиновой цепочки Гейзенберга

от

Для одномерной цепочки Гейзенберга энергия основного состояния рассчитывалась в зависимости от размера системы, при этом результаты точной диагонализации сопоставлялись с результатами моделирования вариационного квантового решателя собственных значений (VQE), использующего как общий выразительный анзац, так и анзац, сохраняющий симметрию, причем возрастающее расхождение между ограниченной вариационной энергией и точным основным состоянием указывает на ограничения выразительности, налагаемые симметрией.

Исследователи показали, что использование симметрий в вариационных квантовых алгоритмах значительно повышает точность и устойчивость моделирования спиновой цепочки Гейзенберга на современных квантовых компьютерах.

Видение и Действие: Новые Модели для Понимания Изображений и Управления Роботами

от

Семейство моделей Dream, основанное на диффузионной языковой модели Dream-7B, представляет собой передовое решение в области мультимодального понимания и планирования, демонстрирующее возможности долгосрочного прогнозирования и служащее основой для создания первой предварительно обученной диффузионной модели визуально-языкового агента (dVLA), предназначенной для решения широкого спектра задач.

Исследователи представили семейства моделей Dream-VL и Dream-VLA, способных не только понимать визуальный контент, но и планировать действия робота на его основе.